基于支持向量機回歸算法的飛機主油泵故障數(shù)預測

對于飛機部件的故障數(shù)預測、可靠性評估、備件需求預測等通常采用樣本數(shù)目趨于無窮大時的漸近理論,即傳統(tǒng)統(tǒng)計學及神經(jīng)網(wǎng)絡理論等進行分析,但在航空維修保障領域,維修數(shù)據(jù)通常為小樣本數(shù)據(jù),這些方法存在著固有的算法缺陷. 統(tǒng)計學習理論是一種專門研究小樣本情況下機器學習規(guī)律的理論,它不僅考慮了對漸進性能的要求,而且追求在現(xiàn)有有限信息的條件下得到最優(yōu)結果.支持向量機(SVM)是基于統(tǒng)計學習理論的機器學習算法,它采用結構風險最小化原則,在最小化樣本點誤差的同時,縮小模型預測誤差的上界,從而提高了模型的泛化能力和抗噪聲擾動能力.主要應用領域為模式識別、回歸預測、概率密度函數(shù)估計等.目前,支持向量機算法及其應用尚在發(fā)展階段.

作 者： 祝華遠 趙經(jīng)成 徐偉勤   作者單位： 海軍航空工程學院青島分院  刊 名： 航空維修與工程  PKU 英文刊名： AVIATION MAINTENANCE & ENGINEERING  年，卷(期)： 2007 ""(4)  分類號： V2  關鍵詞：  

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