基于偏最小二乘模型的无人机航材需求预测方法
Drones air-materials demands predictions method based on partial least squares model作者机构：沈阳工业大学机械工程学院
出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)
年 卷 期：2018年第38卷第5期
页 面：1354-1360页
核心收录：
学科分类：0709[理学-地质学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
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.
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