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根据【关键词:主成分分析,BP神经网络,模拟热带海洋大气环境,广义回归神经网络,铝合金】搜索到相关结果 120 条
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基于多分类SVM的航空逆变器故障诊断
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作者:
陈丽晶
张尚田
单添敏
姚晓涵
曹亮
王景霖
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
航空逆变器
故障诊断
多分类支持向量机
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描述:
航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要,但当前对于航空供电器的故障诊断的研究较少,无法为航空逆变器提供有效保障。因此,提出基于多分类支持向量机的故障诊断方法,对航空逆变器的多种故障模式进行诊断。针对故障特征耦合性高的问题,采用主成分分析方法提取故障特征,获取低维度的关键特征。由于逆变器具有多种故障模式,且具有非线性的特点,故采用多分类支持向量机算法进行故障诊断。该算法具有极强的分类能力,是处理小样本、非线性问题的有力工具。实验结果表明,该算法模型可对航空逆变器多种工况条件下的15种故障模式进行有效诊断,并且方法诊断速度快,提高了航空供电系统的安全性。
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大学生创新创业成果评价机制探究——以北京航空航天大学为例
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作者:
程波
纪一鹏
李洋颀
来源:
北京航空航天大学学报(社会科学版)
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
模糊数学
主成分分析
高校学生
指标体系
创新创业
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描述:
对大学生创新创业成果评价指标和机制进行了研究。通过文献法及访谈法,筛选出20个有效刻画成果水平的指标,经过问卷调查和主成分分析,提出了由实现、设计、转化、完成四方面组成的大学生创新创业成果评价指标体系。同时,针对该指标体系构造了一种基于模糊数学理论的评价机制,给出了成果评价的量化计算公式。实验结果表明,该方法能够得出合理的成果综合评价值,并能调整适应不同的学科和情况,为科学的评价大学生创新创业成果水平提供了有效参考。
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基于同时仪表进近的航空器在特情下的碰撞风险模型研究
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作者:
朱煜明
闫文琪
郭鹏
来源:
运筹与管理
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
价值判断
航空产业
产业升级
指标筛选
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描述:
本文提出了基于实证方法的航空产业升级效果评价指标体系的构建框架。该框架通过元分析法对相关文献进行筛选,建立了航空产业升级效果评价的初步指标体系;通过问卷调查的方式收集专家价值判断数据,以数据平均值判断指标重要性,删除评价重要性较低的指标;对剩余指标进行主成分分析,删除因子载荷系数较小、对产业升级效果评价影响较弱的指标;通过相关性分析将指标体系中对航空产业升级影响较弱的指标筛除,以克服信息冗余问题。最后,结合专家经验知识,依据主成分分析中的数据方差计算出指标信息量贡献比率为80%,从而验证了所构建指标体系的科学性;并通过算例验证了该指标体系的可行性。
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航空装备研制费的参数化估算方法研究
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作者:
李寿安
邵帅
任建军
于川
来源:
飞机设计
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
参数费用估算模型
航空装备
研制费
综合变量提取
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描述:
根据现代航空装备研制特征及研制费内容构成,对航空装备研制费影响因素及其度量方式进行了分析,针对国内同类航空装备研制项目样本数据少而研制费用影响因素多的特点,研究提出了采用偏最小二乘回归方法开展样本数据的主成分分析和综合变量提取、建立参数化费用估算模型的参数化估算方法。案例证明,提出的参数化估算方法适用于小样本多元数据条件下的费用模型构建,构建的模型预测准确性满足费用估算要求。
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基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测
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作者:
徐敬沛
王学民
卿华
何云
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
降维
随机森林
涡轮盘
寿命管理
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描述:
为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据,基于统计学习和机器学习方法,提出基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测模型,以发动机可测参数作为初始特征,通过相关性分析、主成分分析与聚类分析,实现了对总体参数样本的降维,并提取出主控因素,再利用随机森林算法建立航空发动机涡轮盘应力预测模型。结果表明:该方法预测精度比未降维的随机森林模型更高,判定系数R2达到0.985以上,证明该方法对航空发动机涡轮盘应力预测是有效的,对航空发动机寿命管理的技术支撑有重要意义。
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基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测
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作者:
徐敬沛
王学民
卿华
何云
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
降维
随机森林
涡轮盘
寿命管理
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描述:
为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据,基于统计学习和机器学习方法,提出基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测模型,以发动机可测参数作为初始特征,通过相关性分析、主成分分析与聚类分析,实现了对总体参数样本的降维,并提取出主控因素,再利用随机森林算法建立航空发动机涡轮盘应力预测模型。结果表明:该方法预测精度比未降维的随机森林模型更高,判定系数R2达到0.985以上,证明该方法对航空发动机涡轮盘应力预测是有效的,对航空发动机寿命管理的技术支撑有重要意义。
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基于随机森林的航空发动机工作状态识别
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作者:
李鼎哲
彭靖波
赵泽平
王玮轩
赵彪
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
工作状态识别
主成分分析
航空发动机
随机森林
属性约简
飞参数据
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描述:
为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机工作状态将样本分组,用随机森林方法训练获得分类器;然后将几种分类方法的识别效果进行对比;最后采用该方法对某一架次的发动机工作状态进行识别。结果表明,该方法能够准确快速地识别航空发动机的稳定工作状态,识别准确率达到97.89%。可应用于发动机工作状态的相关研究。
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基于随机森林的航空发动机工作状态识别
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作者:
李鼎哲
彭靖波
赵泽平
王玮轩
赵彪
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
工作状态识别
主成分分析
航空发动机
随机森林
属性约简
飞参数据
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描述:
为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机工作状态将样本分组,用随机森林方法训练获得分类器;然后将几种分类方法的识别效果进行对比;最后采用该方法对某一架次的发动机工作状态进行识别。结果表明,该方法能够准确快速地识别航空发动机的稳定工作状态,识别准确率达到97.89%。可应用于发动机工作状态的相关研究。
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基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测
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作者:
杨任农
张振兴
张滢
张欢
于茗
薛国红
来源:
西北大学学报(自然科学版)
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
时间序列
BP神经网络
飞机飞行性能模型
NARX神经网络
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描述:
针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点,分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量,提出了基于神经网络的数据建模方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接,建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络,并对训练好的网络进行验证和评估。实验结果表明,与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习率的改进BP神经网络相比,NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好,可以长期准确地预测飞行性能模型。
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基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究
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作者:
殷锴
钟诗胜
那媛
李臻
来源:
航空发动机
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
BP神经网络
故障检测
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描述:
为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。