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- 基于差分隐私的数据发布及其民航应用研究
- 作者： 夏季宇. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 差分隐私 主成分分析 隐私保护 数据发布
- 描述： 基于差分隐私的数据发布及其民航应用研究
- 民航飞行员12项人体测量学指标的聚类分析及验证研究
- 作者： 王芳 王妍 喻筱维 杨金凤 戴俊明 傅力. 来源： 首届全国全科医疗质量论坛论文摘要集 年份： 2023 文献类型 ： 会议论文 关键词： 主成分分析 空腹胰岛素 民航飞行员 人体测量指标
- 描述： (PBF),并采用在线问卷搜集执飞机型及2021年飞行时间数据。使用12项人体测量学指标通过主成分分析法进行聚类分析,并进一步以多元线性回归法两种模型比较分析空腹胰岛素与民航飞行员年飞行时间及人
- 基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测
- 作者： 徐敬沛 王学民 卿华 何云 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析 降维 随机森林 涡轮盘 寿命管理
- 描述： 、主成分分析与聚类分析，实现了对总体参数样本的降维，并提取出主控因素，再利用随机森林算法建立航空发动机涡轮盘应力预测模型。结果表明：该方法预测精度比未降维的随机森林模型更高，判定系数R2达到0.985以上，证明该方法对航空发动机涡轮盘应力预测是有效的，对航空发动机寿命管理的技术支撑有重要意义。
- PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用
- 作者： 邓俊豪 陈荻云 张博 刘丽红 王荣祥 龚雨荷 来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析 BP神经网络 模拟热带海洋大气环境 广义回归神经网络 铝合金
- 描述： 针对航空装备在热带海洋大气环境下服役时对金属材料大气腐蚀预测的需求，提出了主成分分析法（PCA）优化的BP神经网络（BPNN）和广义回归神经网络（GRNN）模拟热带海洋大气腐蚀预测模型。研究结果
- 基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测
- 作者： 徐敬沛 王学民 卿华 何云 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析 降维 随机森林 涡轮盘 寿命管理
- 描述： 、主成分分析与聚类分析，实现了对总体参数样本的降维，并提取出主控因素，再利用随机森林算法建立航空发动机涡轮盘应力预测模型。结果表明：该方法预测精度比未降维的随机森林模型更高，判定系数R2达到0.985以上，证明该方法对航空发动机涡轮盘应力预测是有效的，对航空发动机寿命管理的技术支撑有重要意义。
- 机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法
- 作者： 王兴隆 丁俊峰 来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法 机位除冰 除冰车调度 航空器调度
- 描述： 针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数，构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型，并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安
- 以应变能最小为目标的航空薄壁件装夹优化方法
- 作者： 门星臣 王仲奇 杜兆才 李超 常正平 来源： 制造技术与机床 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法 应变能 BP神经网络 薄壁件
- 描述： 的BP神经网络预测模型，并应用遗传算法优化定位布局。在薄壁件装夹过程中，定位与夹紧是相互联系的过程，在定位布局优化的基础上，构建装夹顺序、夹紧位置与整体应变能之间的非线性映射关系，对所建立的映射关系迭代寻优，确定最优装夹顺序与装夹位置。以曲面薄壁件作为应用实例，验证所提方法的正确性和有效性。
- 基于GA/BP神经网络的航空涡轮组件再制造工时预测
- 作者： 刘文杰 余昊 陈冬梅 来源： 机械设计 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法 BP神经网络 航空涡轮组件 再制造工时预测
- 描述： 遗传算法GA弥补了BP神经网络收敛慢且容易限于局部最优解的不足，有效提高了预测的精准度；最后，以某型民用航空发动机涡轮组件为例，验证了该预测网络的科学有效性。研究能够为航空发动机大修企业开展再制造工时预测提供高效决策支持。
- 新冠疫情影响下基于GA/BPN模型的民航客运生产量评价方法
- 作者： 钟牧原 来源： 综合运输 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 灰色关联分析 遗传算法 反向传播神经网络 民航客运生产
- 描述： 2020年初爆发新冠肺炎疫情，民航运输业受到了巨大的冲击，虽后续国内疫情得到了一定程度的控制，但国外疫情的泛滥，以至于2021年国内各地疫情的点状爆发，对民航客运生产仍持续造成不同程度的影响。鉴于民航客运生产与市场环境紧密相关，且根据国家卫健委的预判，疫情在今后较长一段时间内将长期存在。为了让民航客运生产运营单位在未来能够科学地评价有疫情存在的特殊市场需求，以及合理地规划和安排航班生产，本文提出一种遗传优化算法（GA）结合反向传播神经网络（BPN）的预测模型。实例应用的结果表明，GA/BPN模型相比传统BPN模型降低具备更高的预测精度，可为未来民航的生产规划提供一定程度科学地指导。