基于学习航空定价策略的高铁定价优化

作者： 王裕红   郑砚   纪超   苏刚   来源： 综合运输 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   综合运输   灰色关联度分析   高铁定价   航空定价  

描述： 随着我国高铁定价市场化改革在加快推进，为进一步提高高铁定价的灵活性与竞争力，本文基于航空和铁路海量定价历史数据，分析了航空与高铁客票的定价策略，并用灰色相关模型计算各因素指标与定价之间的关联程度。建立了一个考虑旅客购票选择多影响因素下神经网络定价模型，采用遗传算法对BP算法的初始值和阈值进行了改进，利用航空订票数据集对神经网络进行训练和验证，结果表明神经网络可以较好的映射航空票价随多影响因素而不断调整的定价策略，通过敏感性分析发现提前期与节假日对票价影响较大。利用该神经网络对高铁票价进行预测，实验结果表明所建立的神经网络模型预测的高铁票价可以较好响应订票影响因素的变化，有助于提升高铁的票价收益。

PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用

作者： 邓俊豪   陈荻云   张博   刘丽红   王荣祥   龚雨荷   来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 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  

描述： 针对航空装备在热带海洋大气环境下服役时对金属材料大气腐蚀预测的需求，提出了主成分分析法（PCA）优化的BP神经网络（BPNN）和广义回归神经网络（GRNN）模拟热带海洋大气腐蚀预测模型。研究结果表明，PCA可以很好地对原始数据的进行特征提取，降低样本集的维度。PCA-BPNN和PCA-GRNN模型的拟合优度与预测精度没有明显的相关关系。与PCA-BPNN相比，PCA-GRNN的预测精度高、稳定性更好，这为模拟热带海洋大气腐蚀研究提供了新思路，具有较好的借鉴意义。

基于BP神经网络与遗传算法的航空薄壁件装夹位置选择

作者： 丁宇恒     代玉姣     王留芳   来源： 工业控制计算机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   BP神经网络   航空薄壁件   装配   有限元  

描述： 航空薄壁件具有厚度小、刚度低、易变形的特点。在装配过程中装夹位置选择是航空薄壁件产生变形的重要因素之一。根据实际装配工况，建立航空薄壁件装配过程有限元分析模型，通过对航空薄壁件在不同的装夹位置装配进行有限元分析，获得航空薄壁件的装夹面上表面平均变形值及神经网络训练样本。以航空薄壁件在装配过程中上表面平均变形值最小为目标，利用BP神经网络非线性映射能力构建预测模型，遗传算法优化BP神经网络训练模型，获取最佳装夹位置。使用航空薄壁件上表面所有点的平均位移来代替平均变形量，以典型航空薄壁件I型桁条为案例验证该方法的可行性。试验结果表明，BP神经网络与遗传算法预测值和有限元仿真值误差符合实际工程需要。

基于SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测研究

作者： 刘红军     邵泓斌   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化算法   麻雀搜索算法   BP神经网络   ABAQUS仿真   航空壁板变形预测  

描述： 航空壁板在制孔时由于装夹会发生轻微形变，导致盲制孔精度降低。受加工成本影响，无法通过众多激光传感器来确定装夹后壁板的确切位置。为精准预测航空壁板的变形量，提出一种改进的神经网络预测算法，首先利用粒子群优化算法(PSO)将BP神经网络的初始权值和阈值进行初次优化，再选取收敛速度快、全局寻优能力强的麻雀搜索算法(SSA)对权值和阈值进行二次寻优，从而建立SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测模型。利用Abaqus软件获取50组壁板变形数据作为神经网络的训练与预测数据(训练集45个，测试集5个),对神经网络模型进行训练。为了验证所建模型的准确性，利用BP、PSO-BP、SSA-PSO-BP这3种模型对测试集进行预测，并运用MAPE与RMSE对神经网络模型进行评价。结果表明：基于SSA-PSO-BP的神经网络模型预测航空壁板变形误差较小，预测结果准确率更高。

基于BP神经网络的某型飞机部件装配工时估算方法

作者： 刘宝明     刘鑫荣     宋国秋   来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： CAA   BP神经网络   飞机部件   工时定额估算   典型装配工艺  

描述： 基于BP神经网络的某型飞机部件装配工时估算方法

基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测

作者： 朱晓波   贾鑫磊   王楚皓   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机场场面运行效率   粒子群优化   麻雀搜索算法   BP神经网络   滑出时间  

描述： 化前的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)提升了1.13%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)减少了4.48 s

基于学习航空定价策略的高铁定价优化

作者： 王裕红   郑砚   纪超   苏刚   来源： 综合运输 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   综合运输   灰色关联度分析   高铁定价   航空定价  

描述： 随着我国高铁定价市场化改革在加快推进，为进一步提高高铁定价的灵活性与竞争力，本文基于航空和铁路海量定价历史数据，分析了航空与高铁客票的定价策略，并用灰色相关模型计算各因素指标与定价之间的关联程度。建立了一个考虑旅客购票选择多影响因素下神经网络定价模型，采用遗传算法对BP算法的初始值和阈值进行了改进，利用航空订票数据集对神经网络进行训练和验证，结果表明神经网络可以较好的映射航空票价随多影响因素而不断调整的定价策略，通过敏感性分析发现提前期与节假日对票价影响较大。利用该神经网络对高铁票价进行预测，实验结果表明所建立的神经网络模型预测的高铁票价可以较好响应订票影响因素的变化，有助于提升高铁的票价收益。

PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用

作者： 邓俊豪   陈荻云   张博   刘丽红   王荣祥   龚雨荷   来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 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  

描述： 针对航空装备在热带海洋大气环境下服役时对金属材料大气腐蚀预测的需求，提出了主成分分析法（PCA）优化的BP神经网络（BPNN）和广义回归神经网络（GRNN）模拟热带海洋大气腐蚀预测模型。研究结果表明，PCA可以很好地对原始数据的进行特征提取，降低样本集的维度。PCA-BPNN和PCA-GRNN模型的拟合优度与预测精度没有明显的相关关系。与PCA-BPNN相比，PCA-GRNN的预测精度高、稳定性更好，这为模拟热带海洋大气腐蚀研究提供了新思路，具有较好的借鉴意义。

基于BP神经网络与遗传算法的航空薄壁件装夹位置选择

作者： 丁宇恒     代玉姣     王留芳   来源： 工业控制计算机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   BP神经网络   航空薄壁件   装配   有限元  

描述： 航空薄壁件具有厚度小、刚度低、易变形的特点。在装配过程中装夹位置选择是航空薄壁件产生变形的重要因素之一。根据实际装配工况，建立航空薄壁件装配过程有限元分析模型，通过对航空薄壁件在不同的装夹位置装配进行有限元分析，获得航空薄壁件的装夹面上表面平均变形值及神经网络训练样本。以航空薄壁件在装配过程中上表面平均变形值最小为目标，利用BP神经网络非线性映射能力构建预测模型，遗传算法优化BP神经网络训练模型，获取最佳装夹位置。使用航空薄壁件上表面所有点的平均位移来代替平均变形量，以典型航空薄壁件I型桁条为案例验证该方法的可行性。试验结果表明，BP神经网络与遗传算法预测值和有限元仿真值误差符合实际工程需要。

基于SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测研究

作者： 刘红军     邵泓斌   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化算法   麻雀搜索算法   BP神经网络   ABAQUS仿真   航空壁板变形预测  

描述： 航空壁板在制孔时由于装夹会发生轻微形变，导致盲制孔精度降低。受加工成本影响，无法通过众多激光传感器来确定装夹后壁板的确切位置。为精准预测航空壁板的变形量，提出一种改进的神经网络预测算法，首先利用粒子群优化算法(PSO)将BP神经网络的初始权值和阈值进行初次优化，再选取收敛速度快、全局寻优能力强的麻雀搜索算法(SSA)对权值和阈值进行二次寻优，从而建立SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测模型。利用Abaqus软件获取50组壁板变形数据作为神经网络的训练与预测数据(训练集45个，测试集5个),对神经网络模型进行训练。为了验证所建模型的准确性，利用BP、PSO-BP、SSA-PSO-BP这3种模型对测试集进行预测，并运用MAPE与RMSE对神经网络模型进行评价。结果表明：基于SSA-PSO-BP的神经网络模型预测航空壁板变形误差较小，预测结果准确率更高。