基于IPSO-AM-LSTM的飞机地面空调能耗预测

作者： 刘涵     林家泉   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 地面空调   长短时记忆神经网络   粒子群优化   飞机客舱   能耗预测  

描述： 作为一个复杂的热力系统，飞机地面空调能耗受到多种因素的影响，包括各种天气数据和时间特征。为提升飞机客舱使用地面空调制冷时地面空调能耗预测精度，构造了一种基于长短时记忆网络(LSTM)的地面空调

飞机客舱能耗模型的构建研究

作者： 林家泉   张学锋   来源： 中国民航大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 热平衡法   能耗模型   能耗预测   飞机客舱  

描述： 针对各地机场不合理使用桥载空调导致无法实现节能减排和满足客舱舒适性调节控制的问题,构建飞机客舱能耗模型,预测飞机客舱的热载荷,实现对桥载空调的优化控制。以天津滨海国际机场A320飞机客舱为研究对象

飞机客舱能耗模型的构建研究

作者： 林家泉   张学锋   来源： 中国民航大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 热平衡法   能耗模型   能耗预测   飞机客舱  

描述： 针对各地机场不合理使用桥载空调导致无法实现节能减排和满足客舱舒适性调节控制的问题,构建飞机客舱能耗模型,预测飞机客舱的热载荷,实现对桥载空调的优化控制。以天津滨海国际机场A320飞机客舱为研究对象

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

作者： 林家泉   孙凤山   李亚冲   庄子波   来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调   能耗预测   飞机客舱   粒子群算法   Elman神经网络  

描述： 为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时，客舱能耗的预测精度，提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

作者： 林家泉   孙凤山   李亚冲   庄子波   来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调   能耗预测   飞机客舱   粒子群算法   Elman神经网络  

描述： 为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时，客舱能耗的预测精度，提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

我国航空运动产业发展研究

作者： 汪丽   来源： 体育文化导刊 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调   能耗预测   飞机客舱   粒子群算法   Elman神经网络  

描述： 通过实地调查法、专家访谈法等,对我国航空运动产业发展进行研究。当前我国航空运动产业发展迎来四大机遇:产业政策利好,经济水平保障,低空空域开放,行业体制改革;面临四大挑战:管理观念陈旧,基础设施匮乏,空域孤岛严重,社会认知度低。提出促进我国航空运动产业可持续发展的对策:深化体制改革,强化政策保障;加强人才和基础设施建设,夯实产业基础;做好赛事培育,打造自主品牌;注重市场营销,优化消费环境。

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

作者： 林家泉   孙凤山   李亚冲   庄子波   来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调   能耗预测   飞机客舱   粒子群算法   Elman神经网络  

描述： 为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时，客舱能耗的预测精度，提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

作者： 林家泉   孙凤山   李亚冲   庄子波   来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调   能耗预测   飞机客舱   粒子群算法   Elman神经网络  

描述： 为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时，客舱能耗的预测精度，提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

我国航空运动产业发展研究

作者： 汪丽   来源： 体育文化导刊 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调   能耗预测   飞机客舱   粒子群算法   Elman神经网络  

描述： 通过实地调查法、专家访谈法等,对我国航空运动产业发展进行研究。当前我国航空运动产业发展迎来四大机遇:产业政策利好,经济水平保障,低空空域开放,行业体制改革;面临四大挑战:管理观念陈旧,基础设施匮乏,空域孤岛严重,社会认知度低。提出促进我国航空运动产业可持续发展的对策:深化体制改革,强化政策保障;加强人才和基础设施建设,夯实产业基础;做好赛事培育,打造自主品牌;注重市场营销,优化消费环境。

基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法

作者： 王捷     周迪     左洪福     陆扬   来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络   卷积神经网络   深度学习   民航安全   文本分析  

描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。