基于支持向量回归机的航材周转件需求预测

Demand Prediction of Repairable Aeronautical Material Spare Parts Based on Support Vector Regression

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。