基于改进LSTM模型的航空安全预测方法研究
日期:2022.12.01 点击数:6
【类型】期刊
【刊名】系统工程与电子技术
【关键词】 堆叠式,长短期记忆,多步预测,神经网络,航空安全
【摘要】精确的航空安全预测是科学开展安全预警的前提。航空事故不仅致因机理复杂,还存在迟滞效应,给安全样本时序信息的深度挖掘加大了难度。基于此,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term memory, LSTM)模型的航空安全预测新方法。首先基于相关系数热图优选致因指标,再以步进搜索和Adam算法相结合的方式优化LSTM模型超参数,最后以2019年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用时序预测模型作为对照。实验结果表明本文所提方法,预测误差较现有方法降低了28%以上,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。
【年份】2022
【作者单位】空军工程大学装备管理与无人机工程学院;光电控制技术重点实验室;
【期号】02
【页码】569-576
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