基于NRS-SVM模型的航空弹药消耗预测研究

摘要

结合航空弹药训练消耗的特点,研究邻域粗糙集(Neighborhood rough sets ,NRS)与支持向量机(Support vector machines ,SVM )融合的航空弹药训练消耗预测问题.通过邻域粗糙集将5个初始影响因素约简为3个核心影响因素,并以此训练集对支持向量机进行回归优化.通过参数寻优得到最优的惩罚参数和核参数,进而构建NRS-SVM组合预测模型来预测航空弹药消耗.实证研究表明,该模型预测结果与实际数据吻合度较高,且与其他预测模型相比具有更好的预测性能.