期刊文献+

基于加权LS-SVM的飞行事故率预测模型

Forecast Model of Flight Accident Rate Based on Weighted LS-SVM
下载PDF
导出
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
  • 相关文献

参考文献5

  • 1陆惠良.军事飞行事故研究[M].北京:国防工业出版社,1999.
  • 2端木京顺,甘旭升,史超.基于最小二乘支持向量机的飞行事故预测[J].微计算机信息,2009,25(13):285-287. 被引量:3
  • 3Vapnik.V.N. Statistical Learning Theory [M]. John Wiley, New York. 1998.
  • 4Suykens J.A.K, Vandewalle J. Least squares support vector machine classifiers [J]. Neural Processing Letters, ISSN: 1370- 4621, 1999, 9(3): 293-300.
  • 5Suykens, J.A.K., De Brabanter, J., Lukas, L., Vandewalle, J. Weighted least squares support vector machines: robustness and sparse approximation [J]. Neurocomputing, 2002, 48, 1-4, 85-105.

二级参考文献6

共引文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部