支持向量机在航材供应模型中的研究

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针对部队航材供应量预测过程中,样本采集数目较少的实际情况,采用了一种新的预测方法—支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的学习问题。并以某部队2000~2007年某项航材供应量为学习样本,建立了该项航材的供应量预测模型。计算结果表明,这种方法比传统的方法具有更少的误差和更好的预测精度。 Aiming at the fact that the number of samples collected in the process of forecasting the supply of aviation material for the army is less, a new forecasting method, Support Vector Machine, is adopted. The method based on the principle of statistical learning theory, a better solution to the learning problems of small samples. And a unit of aviation materials supply from 2000 to 2007 as a sample of the study, the establishment of the aviation material supply forecasting model. The calculation results show that this method has less errors and better prediction accuracy than the traditional method.
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