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我国近年引进国外装备时间不长,其备件的历史数据较少、需求具有间断性且具有大量零值,给预测工作带来了一定的困难。文章提出应用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines LS-SVM）这一新的机器学习方法来实现间断性需求备件的预测,建立了舰艇间断性需求备件的预测模型,并对某型舰艇备件进行预测和分析,结果表明：LS-SVM在间断性需求备件预测上表现出优秀的学习和预测能力。