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关键词
考虑不平衡数据的民航不安全事件分析
作者: 倪晓梅   王华伟   洪骥宇   严晓婧   来源: 航空计算技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 不安全事件   主成分分析   SMOTE   民航安全  
描述: 向下抽样的方法平衡民航数据,通过主成分分析方法提取引起航空器空中运行、起飞着陆、地面运行等六个方面不安全事件的主要因素。针对不安全事件的特点提出改进措施,从而达到提高民航安全水平的目的。
主成分分析在航空公司竞争力评价的应用
作者: 黄丹颖   来源: 中外企业家 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 主成分分析   航空公司   综合竞争力  
描述: 主成分分析在航空公司竞争力评价的应用
基于PCA-BP的飞机爬升段油耗分析模型
作者: 胡小娜   来源: 科技创新与应用 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 主成分分析   油耗模型   BP神经网络   航班油耗  
描述: 鉴于航班油耗影响因素众多、各因素对油耗贡献相差很大、各因素之间耦合关系复杂、非线性关系显著,对爬升段航班油建立模型困难,提出基于PCA-BP方法的油耗分析模型,该方法利用PCA对数据进行降维处理,并用BP神经网络建立油耗模型。结果表明PCA对数据降维作用明显,BP神经网络具有良好的逼近能力和动态特征响应,PCA-BP模型有实际参考价值。
世界航空公司竞争力发展水平综合评价研究
作者: 赖汪湾   来源: 科技展望 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 主成分分析   评价   航空公司竞争力  
描述: 结合《World Airline Rankings》相关数据,以世界各个航空公司竞争力发展水平的进程指数为研究对象,通过主成分分析法,对各航空公司竞争力发展的综合水平进行评价分析。研究表明:各个
航空公司客户价值分析——以某一航空公司为例
作者: 陈宁   来源: 现代商业 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 客户流失   主成分分析   市场细分依据   顾客价值  
描述: 本文是针对某航空公司客户价值进行研究和讨论的,本文对相关的数据进行筛选和分类。通过主成分分析的数学模型,分析客户价值。最后,根据得到的结果,结合经济学与市场营销学相关理论及观点,将市场进行细分,再对不同类型顾客即不同细分市场制定不同营销组合,使航空公司能更好地服务于各个细分市场,获得最大收益。
考虑不平衡数据的民航不安全事件分析
作者: 倪晓梅   王华伟   洪骥宇   严晓婧   来源: 航空计算技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 不安全事件   主成分分析   SMOTE   民航安全  
描述: 向下抽样的方法平衡民航数据,通过主成分分析方法提取引起航空器空中运行、起飞着陆、地面运行等六个方面不安全事件的主要因素。针对不安全事件的特点提出改进措施,从而达到提高民航安全水平的目的。
基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法
作者: 刘超   张茂伟   吕玉红   周建超   来源: 航空发动机 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 装配质量   总装优化   航空发动机   粒子群算法  
描述: 为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础
基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法
作者: 刘超   张茂伟   吕玉红   周建超   来源: 航空发动机 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 装配质量   总装优化   航空发动机   粒子群算法  
描述: 为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础
基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
作者: 刘超   熊静   来源: 农业装备与车辆工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 数据预测   航空发动机   粒子群算法   NARX神经网络  
描述: 、0.0093和0.00912 。结果表明,所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效地预测发动机性能参数且相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络,在预测准确度上有较大优势,为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。
基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
作者: 刘超   熊静   来源: 农业装备与车辆工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 数据预测   航空发动机   粒子群算法   NARX神经网络  
描述: 、0.0093和0.00912 。结果表明,所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效地预测发动机性能参数且相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络,在预测准确度上有较大优势,为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。
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