基于偏最小二乘模型的无人机航材需求预测方法

摘要：

针对无人机航材存在样本数据量少,影响因素多且复杂多变,以及库存需求预测精度不高等问题,对现有经典小样本下航材需求预测方法进行系统分析,并利用偏最小二乘回归方法在处理小样本数据、变量多重相关性等方面的独特优势,提出了基于偏最小二乘的无人机航材需求预测方法.选取无人机的飞行时间、飞行起落次数、操控人员熟练程度、异常环境温度、异常环境湿度、航材故障率、维修人员技术水平、维修资料等参数,对偏最小二乘法进行原理及模型建模步骤分析,构建了无人机航材需求预测模型,并进行航材影响因素研究.实验结果表明:该模型较其它常用预测模型的精度有所提高,预测结果的平均相对误差绝对值为4.87％,表明该方法可以应用于无人机航材需求预测,能够满足实际需要.

关键词：无人机、小样本、偏最小二乘法、航材需求预测

所属期刊栏目：38

分类号：V267(航空制造工艺)

资助基金：国家科技支撑计划2014BAF08B01

在线出版日期：2019-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1354-1360