【摘 要】
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为提高飞机重着陆超限事件预测的准确性,提出了基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）的建模预测方法。根据样本数据的均方根相对误差确定嵌入
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60879008)
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为提高飞机重着陆超限事件预测的准确性,提出了基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）的建模预测方法。根据样本数据的均方根相对误差确定嵌入维数,对重着陆超限事件样本进行相空间重构,建立了基于LS-SVM飞机重着陆超限事件预测模型,并采用遗传算法优化选择LS-SVM参数。基于某航空公司的飞行品质监控重着陆超限事件月报数据,采用LS-SVM模型对重着陆超限事件进行了预测实验。实验结果表明,基于LS-SVM的飞机重着陆超限事件预测模型精度高、
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技