基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测

作者： 马玉猛   来源： 滨州学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   预测   燃油流量   粒子群算法   经验模态分解  

描述： 提出了一种EMD与SVM的组合预测模型，对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理，应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解，得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量进行预测。在预测过程中，采用PSO算法对支持向量机的参数进行优化，最后叠加各分量得到预测数据。采用通航飞机实际飞行数据进行验证，结果表明：该组合模型可以有效地预测燃油流量，准确率较高，其MSE可以达到0.254,高于传统的单一预测模型。

新型冠状病毒肺炎疫情影响下中国航空货运量分析与预测

作者： 陈亚东   丁松滨   刘计民   宋晓敏   隋东   来源： 交通信息与安全 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测   ARIMA乘积季节模型   航空货运量预测   Winters乘法模型   航空运输   新型冠状病毒肺炎疫情   Holt  

描述： 模型及其组合预测模型对2021—2022年中国航空月度货运量进行了预测，以2021年1月—5月的航空货运量数据作为验证数据集，对比分析了不同预测模型的预测误差。结果表明：Holt-Winters与

双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法

作者： 苗青林   张晓丰   高杨军   刘显光   秦丕胜   来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度卷积神经网络   最大相关系数   双通道   剩余使用寿命  

描述： 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法，用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上，应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪；通过数据切片，将数据片标签设置为最后一个循环的剩余使用寿命，实现数据重构；引入分段和线性剩余使用寿命衰减模型，并给出了寿命衰减起始点判断方法；将寿命衰减前、寿命衰减中2种特征作为双通道网络模型的输入。在NASA涡轮风扇发动机仿真数据集（C-MAPSS）上测试结果显示，在测试数据范围较大时，该方法相关指标明显优于其他方法，在航空发动机剩余寿命预测上具有显著优势。

我国通用航空作业市场需求预测分析——基于GM(1,1)模型与生命周期识别模型

作者： 杨璐源   李章萍   来源： 综合运输 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 新冠疫情   生命周期   GM   1)模型   通用航空   (1   市场需求  

描述： 近年来，通用航空在我国发展迅速，为了把握通用航空发展规律，全面掌握我国通用航空发展的市场需求情况，文章综合考虑疫情影响，应用GM(1,1)模型对2025年前我国通用航空作业需求情况进行疫情前后的对比

基于多尺度空洞卷积神经网络算法的航空业用电情况分析与预测

作者： 赵昊东   陈晓光   李佳伦   吴世龙   来源： 东北电力技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测分析   电力大数据   数据挖掘  

描述： 当前国家将数据纳入第七大生产要素，供电企业如何充分挖掘电力数据资产潜力，对数据要素进行高效配置，成为推动企业数字化发展的关键一环。国网沈阳供电公司依托电力大数据资源优势，基于多尺度空洞卷积神经网络算法，选取沈阳地区航空行业为样本开展用电量分析预测，分析该行业受到外部环境影响程度，从而判断对供电企业的影响，实现对社会经济的“电力数据孪生”。

基于LSTM的航空发动机电气附件性能预测

作者： 罗贤峰   何宇   刘仲富   余振源   窦宇骁   孙兆荣   来源： 科技创新与应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 静态测试   长短期记忆神经网络   性能预测   发动机电气附件  

描述： 电气附件是航空发动机重要组成部分，包括电磁活门、作动器、传感器等，其结构复杂，种类庞多，还因振动、疲劳、应力等原因性能衰减，导致信号错误或控制失灵，严重时造成发动机空中停车，直接影响到飞机飞行安全。对此设计开发一套发动机电气附件性能预测系统，通过长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory Network,LSTM）构建基于数据驱动的电气附件静态性能预测模型，通过机器的训练与学习，预测分析电气附件的性能衰减状况，为发动机的维修提供有力的技术支持。

航空发动机燃烧室环境中非预混旋流火焰的标量特征

作者： 肖华林   罗坤   金台   王海鸥   樊建人   来源： 燃烧科学与技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 直接数值模拟   标量通量   火焰因子   非预混火焰   旋流燃烧室  

描述： 参考航空发动机燃烧室典型工况设计了微型模型非预混旋流燃烧室并进行了直接数值模拟，基于火焰因子对火焰标量特征进行了分析．研究发现，在非预混燃烧中，预混燃烧模态广泛存在且是放热的主要贡献者．不同工况中火

基于GRU模型的高机动试飞航空器轨迹预测方法研究

作者： 张会英   彭曼   杨地   来源： 长江信息通信 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   轨迹预测   防相撞   门控循环神经网络  

描述： 文章利用注意力机制提取试飞运动轨迹数据中的有效信息，采用门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network,GRU）模型处理时序问题，提出了一种高机动试飞航空器实时多步轨迹预测方法。在结合注意力机制和门控循环神经网络进行航迹预测的基础上，根据轨迹预测结果进行高机动试飞航空器防相撞检测，提高试飞过程中航空器飞行轨迹的可预测性，减少地面管制员的工作量，在保障试飞安全的前提下，进一步提高科研试飞效率。

基于BP神经网络航空情报员人因失误的风险预警机制研究

作者： 李培   来源： 成都航空职业技术学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 风险预警   BP神经网络   指标体系   人因失误  

描述： 从人、机、环、管四个方面对情报员人因失误影响因素进行研究，通过对各影响因素相关性分析，构建情报员人因失误风险预警指标体系，运用BP神经网络建立起相应的情报员人因失误的风险预警机制。

基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测

作者： 后麒麟   曹亮   单添敏   王景霖   沈勇   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 锂电池   粒子群优化   回声状态网络   间接健康指标   剩余使用寿命预测  

描述： 航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指标，但在飞机实际运行中，锂电池容量难以准确测量，同时面临长期寿命预测精度的问题。因此，提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法，基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标，建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化，建立退化预测模型，实现锂电池RUL预测，解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明，该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。