基于SVR-随机森林模型的民机落地剩油预测研究

摘要：

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.

关键词：落地剩油、SVR、随机森林、倒数误差法、组合预测

所属期刊栏目：34

分类号：TP311.13;F832.4;F224

资助基金：中国民用航空飞行学院科研创新团队;中国商飞第四届科技周项目

在线出版日期：2023-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：36-39