基于NRS-SVM模型的航空弹药消耗预测研究

结合航空弹药训练消耗的特点，研究邻域粗糙集（Neighborhood rough sets，NRS）与支持向量机（Support vector machines，SVM）融合的航空弹药训练消耗预测问题。通过邻域粗糙集将5个初始影响因素约简为3个核心影响因素，并以此训练集对支持向量机进行回归优化。通过参数寻优得到最优的惩罚参数和核参数，进而构建NRS-SVM组合预测模型来预测航空弹药消耗。实证研究表明，该模型预测结果与实际数据吻合度较高，且与其他预测模型相比具有更好的预测性能。