【摘 要】
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为解决边境封控油料保障需求预测问题,针对油料保障需求不仅呈现线性变化,且蕴含非线性变化规律,传统的单一模型很难同时对线性和非线性规律加以预测的特点,提出一种基于灰色
【机 构】
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后勤工程学院军事油料应用与管理工程系
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为解决边境封控油料保障需求预测问题,针对油料保障需求不仅呈现线性变化,且蕴含非线性变化规律,传统的单一模型很难同时对线性和非线性规律加以预测的特点,提出一种基于灰色支持向量机(GM-SVM)的边境封控油料保障需求组合预测模型。首先,运用灰色模型对油料保障需求进行预测,挖掘其线性变化规律;然后,采用支持向量机进行预测,描述油料保障需求的非线性变化规律;最后,将两种预测结果进行加权平均,作为边境封控油料保障需求预测的最终结果。预测结果表明,GM-SVM组合预测模型预测精度较高,较好地克服了单一预测模型的缺陷。
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