基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究

作者： 薛永亮   陈振林   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   预测   故障率  

描述： 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。

基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法

作者： 詹韧   张登成   郑无计   来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析法   S检验法   飞机燃油消耗   神经网络   k  

描述： 针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析,并将几种神经网络的预测效果进行了对比;提出了基于K-S检验法预测结果冗余修正法并进行了修正。误差指标和预测图像表明与主成分分析结合后Elman神经网络对飞机燃油消耗的预测性能优于其他传统神经网络,且K-S检验法能够有效实现对预测结果的修正。

新租赁准则对我国航空公司预期影响的案例分析

作者： 杨丹   来源： 国际商务财会 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 案例分析   预期影响   新租赁会计准则  

描述： 2016年1月,国际会计准则理事会(IASB发布了新的租赁会计准则(IFRS16),该准则将于2019年1月1日起正式实行。IFRS16与当前的国际租赁会计准则(IAS17)相比有较大变化,尤其是对

我国航空客运市场需求预测

作者： 贾玉莲   王芬   来源： 管理观察 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 回归模型   弹性系数法   需求预测   航空客运  

描述： 航空运输市场需求预测是航空发展规划和决策的前提,预测结果的精度会对航空业的发展产生重要的影响。本论文利用弹性系数法分析了各影响因素对航空客运市场的影响程度,并选取相关重要指标构建回归模型对未来航空客运市场需求量进行预测。与普通的一元回归预测方法相比,本论文所采用的多元回归预测法综合考虑了几方面因素的共同影响,从而提高了最终预测值的可靠度。

民航甚高频地空通信电台干扰及预防对策

作者： 杨怀均   来源： 通讯世界 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航   甚高频地空通信   干扰和预防  

描述： 随着当前中国经济的不断增长,航空业的发展极为迅速。近年来由于民用航空事故及事故征候频发,民航各级管理部门对航空安全的监管也愈加严格。由于无线电技术在各行业的广泛应用,其会对民航地空通信造成一些干扰,影响地空通信的距离和质量。且无线电设备在使用时还会产生很多的噪音和信号不稳定现象,这些都对会飞行安全造成很大的威胁。本文从民航的甚高频地空通信设备出发,对其干扰源进行分析,包括频间的干扰、邻频之间的干扰等,同时对甚高频地空通信干扰预防措施进行阐述。

高速增长后的谨慎乐观——全球航空运输业发展预测与展望

作者： 魏君   来源： 大飞机 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 客运量   航空公司   航空运输业  

描述： 过去十年,民航运输业已经成为全球经济发展的一个重要支撑行业,无论是发展速度还是规模都可圈可点。2019年2月,国际航空运输协会(IATA)发布的最新全球民航客运数据显示,按收入客公里(RPK)计算,2018年全球民航客运需求同比增长6.5%,超出人们的预期。虽然与2017年8%的增幅相比,这一增幅有所放缓,但仍属健康增长态势。其中,2018年民航客运运力增长6.1%,

基于航空装备维修数据的维修需求预测方法

作者： 蔡复青   王戈   钟道   来源： 海军航空工程学院学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞行强度   需求预测   维修   多元协变量模型   航空装备  

描述： 飞机的维修活动是装备管理工作的重要内容,但是飞机具有产品结构复杂、使用环境复杂的特点,建立在经典大样本同总体分布模型假设的维修需求预测方法难以适用。文章基于航空装备维修保障数据,围绕飞机维修需求预测问题,辨识影响维修需求的主要因素,采用数据驱动的方法建立飞机损伤程度模型,提出了一种飞机维修需求预测的新方法,并通过实测数据的分析处理,验证了方法的可行性。

基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

作者： 张妍   王村松   陆宁云   姜斌   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： Relief特征选择   寿命预测   密度加权   相似性   性能衰退  

描述： 针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。

基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究

作者： 薛永亮   陈振林   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   预测   故障率  

描述： 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。

基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法

作者： 詹韧   张登成   郑无计   来源： 测控技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析法   S检验法   飞机燃油消耗   神经网络   k  

描述： 针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析,并将几种神经网络的预测效果进行了对比;提出了基于K-S检验法预测结果冗余修正法并进行了修正。误差指标和预测图像表明与主成分分析结合后Elman神经网络对飞机燃油消耗的预测性能优于其他传统神经网络,且K-S检验法能够有效实现对预测结果的修正。