基于LS-SVM的飞机重着陆超限事件预测

摘要：

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、泛化能力强.

关键词：超限事件、预测模型、支持向量机、重着陆

所属期刊栏目：39

分类号：V328;TP18(航空飞行术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60879008

在线出版日期：2011-03-09（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：61-64