宋传洲 王瑞奇 刘天庆 刘克 殷文广

摘 要：    为提高执行任务时航材携行数量保障的科学性，  充分考虑任务中各类影响因素，  采取XGBoost算法对携行航材需求进行预测。首先，  分析不同任务中影响航材消耗的各种因素，  按照全面系统、 科学简明等原则建立预测特征体系;  其次，  采用GRA， XGBoost， DEMATEL对特征重要性和相关度进行定性和定量分析并筛选，  建立精简版特征集合;  再次，  用网格搜索法调参，  提高模型预测的准确率和运行效率;  最后，  通过算例分析，  并与GBDT， SVM算法对比分析，  验证该方法在样本数据有限、 影响因素多的情况下，  可降低预测误差，  避免过拟合，  有较好的实用性和高效性。

关键词：   XGBoost;  面向任务;  携行航材;  消耗预测;  GRA;  DEMATEL; 预测方法

中图分类号：  TJ760.4   文献标识码： A   文章编号：  1673-5048（2021）04-0088-09

0 引  言

近年来，  随着异地执行飞行任务的增多，  转场携行保障不可避免，  特别是持续时间长、 任务强度大的需异地执行的专项任务以及随舰护航保障任务、 重大演习任务等，  都需要不断提高航材携行保障能力，  主要是在有限的保障资源、 保障能力和空间的前提下，  科学确定携带的航材品种和数量[1]。各类任务复杂多变，  对航材需求的影响因素以及各因素之间的影响程度都在发生变化，  航材自身的可靠性是主要的影响因素，  任务模式、 任务环境、 人员因素等都对航材的消耗产生影响，  使航材消耗的不确定性增强。以往按照经验携带航材，  或为了确保万无一失数倍携带，  或考虑不周携带不足，  一定程度上影响了任务完成的质效， 且产生经济负担。……