基于LS-SVM的飞机重着陆超限事件预测

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。