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- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 黄维 来源： 合肥工业大学学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络 非计划事件 民航安全 文本分析 word2vec
- 描述： 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 黄维 来源： 合肥工业大学学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络 非计划事件 民航安全 文本分析 word2vec
- 描述： 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 基于半马尔可夫模型的民用航空发动机热端组件系统检查间隔优化
- 作者： 陆晓华 左洪福 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空发动机 半马尔可夫模型 检查决策 最优检查间隔 热端组件系统 检修信息
- 描述： 使用周期内的检修费用最优为目标建立状态转移概率模型,仿真得到3个典型宏观退化状态下的最优检查间隔分别为1750、350、70循环。该仿真结果与目前的民航运行生产工程实际情况非常接近,可以为民航运输企业的检修决策提供客户化的决策支持并提高经济效益。
- 基于半马尔可夫模型的民用航空发动机热端组件系统检查间隔优化
- 作者： 陆晓华 左洪福 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空发动机 半马尔可夫模型 检查决策 最优检查间隔 热端组件系统 检修信息
- 描述： 使用周期内的检修费用最优为目标建立状态转移概率模型,仿真得到3个典型宏观退化状态下的最优检查间隔分别为1750、350、70循环。该仿真结果与目前的民航运行生产工程实际情况非常接近,可以为民航运输企业的检修决策提供客户化的决策支持并提高经济效益。
- 信息缺失的航空发动机传感器数据重构
- 作者： 周媛 左洪福 何军 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 信息缺失 传感器数据重构 子空间 极化增量矩阵填充(PIMC)
- 描述： 空间以跟踪并表示数据发展特征。将本文模型用于仿真数据进行验证,重构结果和无噪数据的归一化均方误差(MSE)均小于1×10-5,实验结果显示本文模型对于航空发动机传感器数据重构有很好的应用价值,对缺失数据和噪声是鲁棒的。
- 客户化的航线维修任务组合分配模型
- 作者： 卢婷婷 左洪福 孙见忠 李怀远 来源： 飞机设计 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 客户化 维修方案 维修能力 航线维修 维修任务包
- 描述： 航空公司维修能力、机队运营情况各不相同,因此,制定针对航空公司实际情况的维修方案,对于降低航线维修成本,提高航空公司的维修能力和效率意义重大。在分析航空公司实际维修能力,并充分调研机队的实际使用情况的基础上,提出了一种面向航空公司用户实际情况的航线维修任务组合分配方案的制定方法。根据维修任务固有属性及维修任务所需技术要素等因素,对维修任务进行分组打包,并以维修任务包为基本元素,结合用户维修能力与机队使用情况,建立面向用户的航线维修任务分配模型。以空客A320机型为研究对象,仿真验证该模型的可行性与合理性。采用该模型可合理地将维修任务进行组合,并按照分配模型调整维修任务计划,可降低维修费用。