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基于SVR-随机森林模型的民机落地剩油预测研究 被引量：1
1
作者 林熙颢 韦冬冬 +1 位作者 唐盛香 钱宇 《中国民航飞行学院学报》 2023年第4期40-43,共4页
针对国产民机落地剩油的预测与单一算法预测精度较低的问题,本文提出了一种基于支持向量回归机(SVR)与随机森林(RF)算法组合的预测模型对国产民机落地剩油做预测。灰色关联度分析得到落地剩油关联度较高的因素,简化模型输入量;采用单一... 针对国产民机落地剩油的预测与单一算法预测精度较低的问题,本文提出了一种基于支持向量回归机(SVR)与随机森林(RF)算法组合的预测模型对国产民机落地剩油做预测。灰色关联度分析得到落地剩油关联度较高的因素,简化模型输入量;采用单一的SVR算法与RF算法进行落地剩油预测,利用倒数误差法将两个单一算法组合起来对落地剩油做预测。实例验证,单一的预测模型准确率为81.21%、83.91%;组合模型的准确率为93.2%,提高了落地剩油预测的精度,有利于飞机在安全飞行的前提下合理减少额外油,提高经济效益。 展开更多
关键词 落地剩油 SVR 随机森林 倒数误差法 组合预测
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