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根据【关键词:跑道占用时间,极限学习机,BP神经网络,核主成分分析,鲸鱼优化算法】搜索到相关结果 160 条
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基于GRA-IWOA-ELM的航空煤油闪点值预测
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作者:
李奇安
李俊
曹迪
张铭
来源:
计算机系统应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色关联分析法
极限学习机
预测
航空煤油闪点
软测量
改进的鲸鱼算法
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描述:
针对常一线航空煤油闪点值预测提出基于灰色关联分析法(grey correlative analysis, GRA)与改进的鲸鱼优化算法(improved whale algorithm, IWOA
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合
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基于GRA-IWOA-ELM的航空煤油闪点值预测
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作者:
李奇安
李俊
曹迪
张铭
来源:
计算机系统应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色关联分析法
极限学习机
预测
航空煤油闪点
软测量
改进的鲸鱼算法
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描述:
针对常一线航空煤油闪点值预测提出基于灰色关联分析法(grey correlative analysis, GRA)与改进的鲸鱼优化算法(improved whale algorithm, IWOA
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基于GRA-IWOA-ELM的航空煤油闪点值预测
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作者:
李奇安
李俊
曹迪
张铭
来源:
计算机系统应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色关联分析法
极限学习机
预测
航空煤油闪点
软测量
改进的鲸鱼算法
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描述:
针对常一线航空煤油闪点值预测提出基于灰色关联分析法(grey correlative analysis, GRA)与改进的鲸鱼优化算法(improved whale algorithm, IWOA
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基于BP神经网络的飞行员着舰训练品质评估
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作者:
张海燕
闫文君
张立民
李忠超
来源:
电子设计工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
飞行员
着舰训练
品质评估
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描述:
舰载战斗机在深海作战中发挥着重要作用,飞行员着舰训练品质的高低直接影响着舰载机的战斗力,以往对飞行员着舰训练品质的评估采用人工方式,很少尝试神经网络。针对这方面的不足,提出了基于反向传播(BP)神经网络的飞行员着舰训练品质评估方法。利用着舰飞行参数、舰载机尾钩挂锁情况以及专家组评分,构建数据集;对网络进行训练和测试,确定网络参数,训练着舰评估网络模型;通过验证集对网络进行仿真验证,验证模型的可靠性。验证结果表明,该网络能较为准确地评估着舰分数和尾钩挂锁情况,可为飞行员着舰训练提供参考。
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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。
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