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针对传统航空装备维修费用预测方法难以计算得到满意结果的问题，建立遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测模型。将遗传算法与支持向量机相结合，利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化，通过实例对GA-SVM模型的应用进行分析对比。结果表明：在航空装备维修费用预测中，该模型比SVR、BP神经网络、偏最小二乘回归以及传统普通多元线性回归方法，具有更高预测精度和泛化能力。