基于XGBoost-GRA-DEMATEL面向任务携行航材消耗预测方法

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.