【摘 要】
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为了提高舰艇部队战时油料消耗量预测的准确性,提出了基于支持向量机的预测方法。分析了支持向量机的回归原理及算法,构造了舰艇部队作战油料消耗量预测模型。针对支持向量机
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为了提高舰艇部队战时油料消耗量预测的准确性,提出了基于支持向量机的预测方法。分析了支持向量机的回归原理及算法,构造了舰艇部队作战油料消耗量预测模型。针对支持向量机中训练参数对预测结果的影响,采用遗传算法对相关参数取值进行优化,以获得预测性能较好的支持向量机模型。以某舰艇部队参加演习的油料消耗量数据作为实验数据,采用构建的支持向量机模型对舰艇部队油料消耗量进行预测,并将其与BP神经网络进行对比分析。实验结果表明,支持向量机比BP神经网络预测精确度更高,误差更小,有效提高了舰艇部队作战油料消耗量预测的准确性和可靠性。
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