关键词
飞机维修路径研究热点与前沿——基于CiteSpace的可视化分析
作者: 袁媛     于佳伟   来源: 航空工程进展 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 研究热点   飞机维修路径规划   CiteSpace   飞机排班   知识图谱分析  
描述: 库2000年1月—2022年12月收录的国内外飞机维修路径规划研究的相关文献作为分析数据,将CiteSpace V软件作为辅助研究工具,分析飞机维修路径规划研究领域的研究人员、研究机构及其合作关系,结合
基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
作者: 赵征   冯事成   宋梅雯   胡莉   陆莎   来源: 航空工程进展 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   XGBoost   动态滑行时间   航空运输   样本量  
描述: 滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
作者: 赵征   冯事成   宋梅雯   胡莉   陆莎   来源: 航空工程进展 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   XGBoost   动态滑行时间   航空运输   样本量  
描述: 滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
作者: 赵征   冯事成   宋梅雯   胡莉   陆莎   来源: 航空工程进展 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   XGBoost   动态滑行时间   航空运输   样本量  
描述: 滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
作者: 赵征   冯事成   宋梅雯   胡莉   陆莎   来源: 航空工程进展 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   XGBoost   动态滑行时间   航空运输   样本量  
描述: 滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
航空公司飞行安全综合评估方法研究
作者: 丁松滨   谷倩倩   来源: 航空工程进展 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 飞行安全   SHELL模型   航空运输   综合评估   物元理论  
描述: 人的因素是影响飞行安全的关键因素,并且各决策因素具有难以度量的不确定性。以机组人为因素为主要研究对象,利用SHELL模型建立飞行安全评估指标体系,并利用AHP方法计算评估指标体系中各个指标的权重;运用物元理论建立评估模型并利用该模型进行飞行安全综合评估,找出影响飞行安全的主要指标;通过实例验证所用方法的可行性、有效性。结果表明:所用方法可行、有效,能够最大限度地解决评估过程中的不确定性,可为航空公司进行飞行安全管理提供一个可行的方法。
航空公司飞行安全综合评估方法研究
作者: 丁松滨   谷倩倩   来源: 航空工程进展 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 飞行安全   SHELL模型   航空运输   综合评估   物元理论  
描述: 人的因素是影响飞行安全的关键因素,并且各决策因素具有难以度量的不确定性。以机组人为因素为主要研究对象,利用SHELL模型建立飞行安全评估指标体系,并利用AHP方法计算评估指标体系中各个指标的权重;运用物元理论建立评估模型并利用该模型进行飞行安全综合评估,找出影响飞行安全的主要指标;通过实例验证所用方法的可行性、有效性。结果表明:所用方法可行、有效,能够最大限度地解决评估过程中的不确定性,可为航空公司进行飞行安全管理提供一个可行的方法。
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