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| 基于支持向量回归机的航材周转件需求预测 | |
| 引用本文： | 顾祝平,叶里.基于支持向量回归机的航材周转件需求预测[J].航空维修与工程,2017(9). |
| 作者姓名： | 顾祝平 叶里 |
| 作者单位： | 1. 北京飞机维修工程有限公司上海分公司;2. 中国民航大学中欧学院 |
| 摘 要： | 将机器学习应用于航材库存管理之中,提出了基于支持向量回归算法的航材周转件需求预测模型。将聚合处理后的周转件月需求数据分为训练集和测试集,以训练集为输入,选取核函数和模型参数,对支持向量回归机进行训练。应用训练完成的支持向量回归机,以测试集对模型进行验证,预测结果证明了模型的有效性。 |
| 关 键 词： | 支持向量回归 人工智能 航材 需求预测 |
Demand Prediction of Repairable Aeronautical Material Spare Parts Based on Support Vector Regression |
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