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基于LSSVM的南海岛礁战备物资消耗量预测
被引量:
2
1
作者
黄炳豪
王丰
+2 位作者
刘振华
伍岳
邓群
《军事交通学院学报》
2017年第9期54-57,80,共5页
为保障南海作战部队充分的物资供应,后勤部门需要在战前对参战部队的物资消耗情况作出科学预测。根据南海岛礁战备物资消耗的特点,确定战备物资消耗量影响因素,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测消耗量。以南海某舰艇编队执行作战...
为保障南海作战部队充分的物资供应,后勤部门需要在战前对参战部队的物资消耗情况作出科学预测。根据南海岛礁战备物资消耗的特点,确定战备物资消耗量影响因素,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测消耗量。以南海某舰艇编队执行作战任务的油料消耗量预测为例,使用最小二乘支持向量机模型进行算例分析。结果表明,最小二乘支持向量机相对于支持向量机、灰色模型、BP神经网络等预测方法而言误差更小,适用于战备物资消耗量预测。
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关键词
南海岛礁
战备物资
消耗预测
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于LSSVM的南海岛礁战备物资消耗量预测
被引量:
2
1
作者
黄炳豪
王丰
刘振华
伍岳
邓群
机构
后勤
工程学院
后勤
信息与军事物流工程系
军委后勤保障部后勤科学研究所
出处
《军事交通学院学报》
2017年第9期54-57,80,共5页
文摘
为保障南海作战部队充分的物资供应,后勤部门需要在战前对参战部队的物资消耗情况作出科学预测。根据南海岛礁战备物资消耗的特点,确定战备物资消耗量影响因素,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测消耗量。以南海某舰艇编队执行作战任务的油料消耗量预测为例,使用最小二乘支持向量机模型进行算例分析。结果表明,最小二乘支持向量机相对于支持向量机、灰色模型、BP神经网络等预测方法而言误差更小,适用于战备物资消耗量预测。
关键词
南海岛礁
战备物资
消耗预测
最小二乘支持向量机
Keywords
South China Sea islands
war readiness materials
consumption prediction
least squares support vector ma-chine (LSSVM)
分类号
E233 [军事—军事理论]
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作者
出处
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被引量
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1
基于LSSVM的南海岛礁战备物资消耗量预测
黄炳豪
王丰
刘振华
伍岳
邓群
《军事交通学院学报》
2017
2
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