基于PSO-SVM的航材消耗预测模型研究

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摘 要：航材消耗预测是航材库存精准管理的前提，提高航材消耗量预测精度能显著降低库存管理成本。为解决航材消耗预测中因航材消耗影响因素较多、样本数据量少而造成的预测效果差、精度低等问题，提出一种将粒子群算法及支持向量机相结合的航材消耗预测模型，首先使用粒子群算法寻优支持向量机参数组合，然后结合原始数据优化支持向量机参数组合得到PSO-SVM航材消耗预测模型，结果表明，PSO-SVM模型的预测效果较好，泛化能力较强。（剩余6743字）

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