首页>
根据【关键词:集成学习,飞机推出,滑行时间,人工鱼群算法,回归预测】搜索到相关结果 13 条
-
繁忙机场基于滑行时间预测的飞机推出控制研究
-
作者:
林有超
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
集成学习
飞机推出
滑行时间
人工鱼群算法
回归预测
-
描述:
繁忙机场基于滑行时间预测的飞机推出控制研究
-
舰载机航空作业调度问题研究
-
作者:
滕嘉良
来源:
吉林大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
启发式算法
车间调度
人工鱼群算法
机群保障
-
描述:
舰载机航空作业调度问题研究
-
基于AF-PSO的飞机着陆排序算法及其FPGA实现
-
作者:
王义平
来源:
南京航空航天大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
滚动时域
粒子群优化算法
FPGA
人工鱼群算法
流量管理
-
描述:
基于AF-PSO的飞机着陆排序算法及其FPGA实现
-
航空器地面滑行路径优化与节能研究
-
作者:
余志伟
来源:
中国民航大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
滑行路径
飞机运行数据
滑行油耗
滑行时间
多目标优化
-
描述:
航空器地面滑行路径优化与节能研究
-
航空人为因素事故/事件分析模型研究
-
作者:
卜晓敏
来源:
中国民航大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
事件
事故
人为因素
航空安全
基元事件分析方法
回归预测
-
描述:
随着航空科技的高速发展,由飞机设备故障所引起的飞行事故概率下降到了今天的3%,而人为因素则成为了当今航空飞行事故的主要原因。国际航空运输协会(IATA)的统计资料显示,所有飞行事故的80%都与人的不安全行为有关。所以,人为因素是当今航空飞行安全的最大隐患,控制人为差错的发生也成为了提高飞行安全水平最有效的手段。对航空人为因素研究的基本模型进行了分析。根据人因工程学理论,结合航空实际,从个体因素、群体因素、所操作对象的设计和使用规程等因素、环境因素和管理因素几个方面对航空人为因素的影响要素做了详细分析。在此基础上,对基元事件分析方法的部分内容做了一些修改完善,构建了航空人为因素事故/事件分析模型,从不安全行为、前提条件、基层管理和决策层管理四个层次对航空事故或不安全事件进行研究。如果只从一起事故或事件的调查结果来看系统缺陷,可能存在偶然性。但是,如果我们对人为因素事故/事件分析模型分析整理过的多个调查结果累积产生的数据库中的数据进行统计分析,就可以比较客观地把握系统中存在的影响安全的潜在问题。最后,采用线性回归的方法,对人为差错的发生频率做出了预测。预测结果为我们检验相关的安全措施是否到位提...
-
基于航空大数据和机器学习的航班延误预测
-
作者:
刘凡
来源:
南京邮电大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
集成学习
航班延误预测
随机森林
梯度提升决策树
长短期记忆人工神经网络
-
描述:
基于航空大数据和机器学习的航班延误预测
-
数据驱动的航空发动机余寿预测方法
-
作者:
唐王
来源:
南京航空航天大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
集成学习
航空发动机
循环神经网络
余寿预测
轨迹相似性
-
描述:
数据驱动的航空发动机余寿预测方法
-
基于集成学习的航空发动机高压转子振动故障决策模型研究
-
作者:
李隆齐
来源:
大连理工大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
集成学习
决策模型
航空发动机
特征选择
高压转子振动故障
-
描述:
基于集成学习的航空发动机高压转子振动故障决策模型研究
-
基于深度学习的飞机分类算法研究
-
作者:
孙振华
来源:
东南大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
集成学习
卷积神经网络
深度学习
飞机分类
多标签
-
描述:
基于深度学习的飞机分类算法研究
-
基于机器学习的终端区进场航空器预计到达时间预测
-
作者:
顾明昕
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
集成学习
到达时间预测
进场航空器
机器学习
梯度提升回归树
-
描述:
基于机器学习的终端区进场航空器预计到达时间预测