为解决发动机的寿命预测精度问题，该文将贝叶斯( Bayesian )推断应用于最小二乘支持向量机( LS-SVM)模型参数的选择，建立了发动机在翼寿命的非线性预测模型。分析了影响发动机在翼寿命的性能参数，建立了用于机器学习的预测模型训练集，构建了基于LS-SVM的发动机在翼寿命预测模型。采用Bayesian推断理论优化LS-SVM建模，获取最优建模参数。通过某型发动机在翼寿命数据集训练模型，对在翼寿命进行预测。与几种常用的算法相比较，该文模型预测精度能够提高4.58%至9.51%，较好地解决了小样本下的预测问题，具有良好的泛化能力和预测精度。
贝叶斯推断 最小二乘支持向量机 发动机 在翼寿命 预测