薛永亮，陈振林

（海军航空大学，山东烟台264001）

航材保障能力是形成作战能力、遂行多样化军事任务的物质基础，航材供应的及时性影响着航空部队战斗力的生成。航材预测是航材精细化保障的重要工作，已有较多学者进行了研究[1-5]。对某型直升机航材消耗建立模型时，该机型较新、服役时间短，难以获取足够数据。同时，该机型备件国产化水平低，大部分要依靠进口，对该机型航材消耗，不仅要预测T+1时刻，还要预测T之后较长步幅的区间。本文参考多种分类、预测方法，针对上述问题，使用非参数回归算法建立模型。非参数回归是一种不对模型参数做任何假设的回归算法[6]，在预测的过程中，不对模型做先验假设，按照算法约定探究数据自身规律，仅规定一些一般性条件，近年来该算法在多学科运用较为广泛[7-13]。根据航材消耗序列转化为消耗变异系数与序列突变系数[14]，将航材分为消耗平稳型航材、突变型航材、离散型航材。本文针对平稳型航材波动性、离散性较小的消耗特点，使用核近邻非参数回归建立消耗预测模型。

1 核近邻非参数回归

核近邻估计是最经典的非参数回归算法，由Nadariyu 和Watson 提出，它的核心算法为在估计f(x0)时，给予接近观测点x0更高的权重。同时，给予远离观测点更低的权重[15]。令：

式（1）中：zi表示第i个观测值x与聚焦点x0之间存在正负区别的距离；h表示估计带宽，通过调整核函数的宽度来控制非参数回归曲线的光滑程度。

当带宽h过大时，得到的回归函数会失去数据曲度的一些细节，导致回归估计过平滑。……