基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测

作者： 陈芳   张迪   卫微   郭娜   来源： 安全与环境学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 月度   BP神经网络   事故征候率   安全管理工程   ARIMA模型  

描述： 基于ARIMA和BP神经网络的民航事故征候率预测

基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测

作者： 朱晓波   贾鑫磊   王楚皓   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机场场面运行效率   粒子群优化   麻雀搜索算法   BP神经网络   滑出时间  

描述： 滑出时间是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标，科学准确地预测离港航空器的滑出时间，对于提升场面运行效率至关重要。首先，分析了航空器滑出时间影响因素及相关性，构建了基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的航空器滑出时间预测模型。针对BP神经网络存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性欠佳等缺点，分别采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值，并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了验证。结果表明：滑出时间与半小时平均滑出时间、起飞队列长度、同时段滑行的离港航空器数量均有强相关性，与同时段滑入的进港航空器数量中度相关，与滑行距离和经过冲突热点区域个数相关性较弱；考虑强相关和中度相关影响因素的4元组合预测模型的预测结果最佳；智能优化算法通过获取神经网络的局部最优权重和阈值，可有效地提升航空器滑出时间预测结果的精度，但运算过程耗时也更长；基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)提升了1.13%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)减少了4.48 s,均方根误差(root mean squared error, RMSE)减少了4.68 s;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了3.05%,MAE减少了16.55 s, RMSE减少了14.31 s。

基于学习航空定价策略的高铁定价优化

作者： 王裕红   郑砚   纪超   苏刚   来源： 综合运输 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   综合运输   灰色关联度分析   高铁定价   航空定价  

描述： 随着我国高铁定价市场化改革在加快推进，为进一步提高高铁定价的灵活性与竞争力，本文基于航空和铁路海量定价历史数据，分析了航空与高铁客票的定价策略，并用灰色相关模型计算各因素指标与定价之间的关联程度。建立了一个考虑旅客购票选择多影响因素下神经网络定价模型，采用遗传算法对BP算法的初始值和阈值进行了改进，利用航空订票数据集对神经网络进行训练和验证，结果表明神经网络可以较好的映射航空票价随多影响因素而不断调整的定价策略，通过敏感性分析发现提前期与节假日对票价影响较大。利用该神经网络对高铁票价进行预测，实验结果表明所建立的神经网络模型预测的高铁票价可以较好响应订票影响因素的变化，有助于提升高铁的票价收益。

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。研究结果表明，PCA可以很好地对原始数据的进行特征提取，降低样本集的维度。PCA-BPNN和PCA-GRNN模型的拟合优度与预测精度没有明显的相关关系。与PCA-BPNN相比，PCA-GRNN的预测精度高、稳定性更好，这为模拟热带海洋大气腐蚀研究提供了新思路，具有较好的借鉴意义。

基于BP神经网络与遗传算法的航空薄壁件装夹位置选择

作者： 丁宇恒     代玉姣     王留芳   来源： 工业控制计算机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   BP神经网络   航空薄壁件   装配   有限元  

描述： 航空薄壁件具有厚度小、刚度低、易变形的特点。在装配过程中装夹位置选择是航空薄壁件产生变形的重要因素之一。根据实际装配工况，建立航空薄壁件装配过程有限元分析模型，通过对航空薄壁件在不同的装夹位置装配进行有限元分析，获得航空薄壁件的装夹面上表面平均变形值及神经网络训练样本。以航空薄壁件在装配过程中上表面平均变形值最小为目标，利用BP神经网络非线性映射能力构建预测模型，遗传算法优化BP神经网络训练模型，获取最佳装夹位置。使用航空薄壁件上表面所有点的平均位移来代替平均变形量，以典型航空薄壁件I型桁条为案例验证该方法的可行性。试验结果表明，BP神经网络与遗传算法预测值和有限元仿真值误差符合实际工程需要。

基于SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测研究

作者： 刘红军     邵泓斌   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化算法   麻雀搜索算法   BP神经网络   ABAQUS仿真   航空壁板变形预测  

描述： 变形预测模型。利用Abaqus软件获取50组壁板变形数据作为神经网络的训练与预测数据(训练集45个，测试集5个),对神经网络模型进行训练。为了验证所建模型的准确性，利用BP、PSO-BP

基于BP神经网络的某型飞机部件装配工时估算方法

作者： 刘宝明     刘鑫荣     宋国秋   来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： CAA   BP神经网络   飞机部件   工时定额估算   典型装配工艺  

描述： 基于BP神经网络的某型飞机部件装配工时估算方法

基于相空间重构的航空电弧故障识别方法

作者： 崔芮华   曹欢   来源： 电工技术学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   信息维数   BP神经网络   相空间重构   计盒维数   相平面图  

描述： 为了进行航空交流串联电弧故障检测,该文在115V/400Hz的航空供电条件下按照美标UL 1699以及SAE AS 5692进行了点接触试验、振动试验和截断试验。利用工控机和数据采集卡提取出电流的正常信号和电弧故障信号,根据基于相空间重构的方法和波形比较法计算出电流信号的计盒维数、信息维数、均值比及其标准差和峰峰值。结果发现,发生了电弧故障后,以上特征值相比于正常情况均产生了较大程度的改变。将上述特征值组成电弧故障样本,作为遗传算法优化的BP神经网络的输入数据,将线路是否正常作为输出,进行电弧故障识别。分析结果表明,该方法的识别效率在96%以上。

基于相空间重构的航空电弧故障识别方法

作者： 崔芮华   曹欢   来源： 电工技术学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   信息维数   BP神经网络   相空间重构   计盒维数   相平面图  

描述： 为了进行航空交流串联电弧故障检测,该文在115V/400Hz的航空供电条件下按照美标UL 1699以及SAE AS 5692进行了点接触试验、振动试验和截断试验。利用工控机和数据采集卡提取出电流的正常信号和电弧故障信号,根据基于相空间重构的方法和波形比较法计算出电流信号的计盒维数、信息维数、均值比及其标准差和峰峰值。结果发现,发生了电弧故障后,以上特征值相比于正常情况均产生了较大程度的改变。将上述特征值组成电弧故障样本,作为遗传算法优化的BP神经网络的输入数据,将线路是否正常作为输出,进行电弧故障识别。分析结果表明,该方法的识别效率在96%以上。

航空变曲率内蒙皮零件精确成形参数优化

作者： 李晓军   门向南   毕四龙   谢延敏   杜凌峰   邓涛   周雄   来源： 锻压技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 减薄率   粒子群优化算法   BP神经网络   压边力   摩擦因数   变曲率内蒙皮零件  

描述： 为推动复杂曲面航空钣金构件的快速制造，以航空变曲率内蒙皮零件为研究对象，基于冲压拉深技术，通过设计合理的工艺模型并结合有限元分析手段来实现零件的精确成形。以零件减薄率为目标响应值，以压边力、凹模与板料间的摩擦因数、压边圈与板料间的摩擦因数为优化变量，设计3因素5水平正交试验，建立了BP神经网络代理模型，并通过粒子群优化算法(PSO)求解得到最佳的工艺参数组合：压边力为607 kN、凹模与板料间的摩擦因数为0.20、压边圈与板料间的摩擦因数为0.13。采用优化后的工艺参数进行成形仿真，零件的减薄率与成形质量均有所改善，仿真模型的预测值与实际值的平均绝对百分比误差MAPE为2.49%,满足优化精度要求。同时，采用优化后的参数进行工艺试验，一次即成形出合格零件，其实际减薄率与仿真模型预测值的相对误差不大于4.8%,验证了仿真模型的准确性，也证明了优化方法的有效性。