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基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策研究
引用本文:郑,波.基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策研究[J].推进技术,2013,34(5):687-692.
作者姓名:  
作者单位:中国民航飞行学院,四川广汉,618307
基金项目:中国民航飞行学院青年基金项目(Q2010-67)。
摘    要:为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型.

关 键 词:粒子群优化算法  支持向量机  交叉验证  送修等级决策
收稿时间:2012/9/14 0:00:00
修稿时间:1/8/2013 12:00:00 AM

Investigation on Aeroengine Maintenance Level Decision Based on PSO-SVM
ZHENG Bo.Investigation on Aeroengine Maintenance Level Decision Based on PSO-SVM[J].Journal of Propulsion Technology,2013,34(5):687-692.
Authors:ZHENG Bo
Institution:Civil Aviation Flight University of China,Guanghan 618307,China
Abstract:
Keywords:
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