摘要
飞行事故率是表征飞行安全水平的重要指标,其预测是典型的小样本问题。针对飞行事故率预测建模难的问题,采用加权LS-SVM方法,建立了飞行事故率的时间序列预测模型。仿真实验表明,加权LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性。
Flight accident rate is an important index which reflects the aviation safety degree. The prediction of flight accident rate is typically a small sample problem. Aiming at the problem of hard forecast modeling for flight accident rates, the forecast model of flight accident rates is established by using of Weighted LS-SVM method. The simulation results show that Weighted LS-SVM has high modeling precision and strong generalization. Therefore the method mentioned above is valid and advanced.
出处
《微计算机信息》
2011年第7期17-19,共3页
Control & Automation
基金
基金申请人:徐浩军
项目名称:复杂系统建模与小概率事件评估在民航飞行安全保障中的应用
基金颁发部门:国家自然科学基金委(60572172)
基金申请人:徐浩军
项目名称:人机闭环系统非线性失稳与非线性PIO机理研究
基金颁发部门:国家自然科学基金委(61074007)
关键词
可加权最小二乘支持向量机
飞行事故
事故率
预测建模
Weighted least squares support vector machines (Weighted LS-SVM)
flight accident
accident rate
forecast modeling