关键词
基于机器学习的民航信息岗工作负荷预测研究
作者: 李华锋     辜汝桐     吴东岳   来源: 民航管理 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   工作负荷   相似日   民航信息岗  
描述: 民航的信息收集和分析工作是确保航班安全高效运行的重要组成部分,但目前对于该岗位的工作负荷缺乏一种定量、系统的评价与预测方法。本文以航行情报工作中的航行通告岗位为例,基于机器学习构建
基于机器学习的航空公司乘客满意度预测
作者: 刘宇波   来源: 科技创业月刊 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   满意度   预测   Python  
描述: 利用Python中的pandas库、numpy库和matplotlib库对数据进行预处理和分析可视化,然后运用机器学习分类算法对数据进行建模,最后对预测结果进行分析。该建模可对用户满意度进行预测,以便制定合适的运营方案,提高乘客满意度。
基于机器学习的航空公司乘客满意度预测
作者: 刘宇波   来源: 科技创业月刊 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   满意度   预测   Python  
描述: 利用Python中的pandas库、numpy库和matplotlib库对数据进行预处理和分析可视化,然后运用机器学习分类算法对数据进行建模,最后对预测结果进行分析。该建模可对用户满意度进行预测,以便制定合适的运营方案,提高乘客满意度。
航空公司电子客票航班查询动态缓存系统设计
作者: 姚一   周中雨   李洋   杨程屹   来源: 电子测试 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   缓存   航班查询  
描述: 本文采用机器学习技术实现航空公司电子客票航班查询的动态缓存。针对第三方大量抓取航空公司网站航班数据的问题,进行访问行为分析,建立航班查询缓存模型并进行系统改造,以达到降低查询预订比的效果。
航空公司电子客票航班查询动态缓存系统设计
作者: 姚一   周中雨   李洋   杨程屹   来源: 电子测试 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   缓存   航班查询  
描述: 本文采用机器学习技术实现航空公司电子客票航班查询的动态缓存。针对第三方大量抓取航空公司网站航班数据的问题,进行访问行为分析,建立航班查询缓存模型并进行系统改造,以达到降低查询预订比的效果。
基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述
作者: 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源: 电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  
描述: 阐述航空发动机的数据分析,对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比,探讨航空发动机预测的发展趋势展望。
基于机器学习的航空发动机关键部位热障涂层厚度反演研究
作者: 宋凯   李子璇   陆灵峰   肖树坤   王荣彪   来源: 中国测试 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   热障涂层   电磁无损评估   涡流探头  
描述: 发动机关键部位。针对某关键部位多曲面基体热障涂层厚度的涡流检测,设计了R45.5mm以及R72.5mm两种弹压式涡流传感器,建立了3种机器学习算法的反演模型,并对曲面模拟试样进行测量,最后验证了3种算法的反演精度
基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述
作者: 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源: 电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  
描述: 阐述航空发动机的数据分析,对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比,探讨航空发动机预测的发展趋势展望。
基于机器学习的航空发动机关键部位热障涂层厚度反演研究
作者: 宋凯   李子璇   陆灵峰   肖树坤   王荣彪   来源: 中国测试 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   热障涂层   电磁无损评估   涡流探头  
描述: 发动机关键部位。针对某关键部位多曲面基体热障涂层厚度的涡流检测,设计了R45.5mm以及R72.5mm两种弹压式涡流传感器,建立了3种机器学习算法的反演模型,并对曲面模拟试样进行测量,最后验证了3种算法的反演精度
航空发动机导管CNC弯曲回弹智能预测及补偿系统开发与应用
作者: 王睿乾     潘林     童志远     张建国     涂泉     刘伟   来源: 航空制造技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 回弹   机器学习   遗传算法(GA)   导管   智能系统  
描述: 弯曲工艺试验,获得了涵盖不同管径、壁厚、相对弯曲半径和弯曲角度的回弹数据。通过机器学习和遗传算法建立了导管CNC弯曲回弹预测模型,经遗传算法优化后,模型预测误差分布区间由[–0.741°,0.771
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