某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究

作者： 吴祯涛   李学仁   杜军   来源： 信号处理 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 互信息   长短期记忆网络   飞参数据   深度学习   燃油消耗  

描述： 某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究

基于灰色关联理论的航空公司节油策略研究

作者： 张序   罗凤娥   杨丰宁   俎振洲   叶楠   来源： 综合运输 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 节油激励   灰色关联   节油现状   降低油耗   燃油消耗  

描述： 本文对航班飞行过程耗油进行全面的理论分析,针对燃油消耗密切相关的各个影响因素进行具体分析;并对航班飞行前准备、滑行、起动、爬升、巡航、下降等燃油消耗环节开展讨论,总结得出对于耗油各个环节的具体节油策略。同时运用灰色关联理论分析各个阶段的飞行策略及这些策略对航空节油的影响程度,采用取消、合并、重排、简化的ECRS原则,对节油策略进行分析讨论,对节油策略做出改善,达到提升公司效益的目的。

基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化

作者： 姚雨虹   杨小兵   陈欣   来源： 厦门大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 自适应粒子群   卷积神经网络   忠诚度预测   随机森林  

描述： 航空业的竞争愈发激烈，高效且准确的客户忠诚度预测模型有利于提高企业竞争力。针对航空数据集存在严重分类不平衡、特征维度多等问题，提出了客户忠诚度预测模型。该模型基于自适应粒子群优化算法（APSO）得到多数类优化样本子集，使用卷积神经网络（CNN）提取得到的平衡数据集特征，将自动得到的特征向量作为随机森林算法（RF）的输入，构建客户忠诚度预测模型。实验结果表明，本文方法预测性能优于其他预测模型，可以更好地预测客户忠诚度情况。

面向航空器油耗和排放的场面滑行方式和多目标优化研究

作者： 黄倩文   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 滑行冲突   机场环境   燃油消耗   多目标优化   滑行方式   污染物排放  

描述： 面向航空器油耗和排放的场面滑行方式和多目标优化研究

航空器进场绿色轨迹挖掘及环境效益评价

作者： 吴迪   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 排放   效益评估   轨迹优化   燃油消耗   噪声   进场轨迹   轨迹聚类  

描述： 航空器进场绿色轨迹挖掘及环境效益评价

机器学习在航空客户忠诚度预测中的应用

作者： 姚雨虹   来源： 中国计量大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 客户忠诚度预测   卷积神经网络   机器学习   随机森林   半监督学习  

描述： 机器学习在航空客户忠诚度预测中的应用

基于随机森林的航空发动机工作状态识别

作者： 李鼎哲   彭靖波   赵泽平   王玮轩   赵彪   来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作状态识别   主成分分析   航空发动机   随机森林   属性约简   飞参数据  

描述： 为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机工作状态将样本分组,用随机森林方法训练获得分类器;然后将几种分类方法的识别效果进行对比;最后采用该方法对某一架次的发动机工作状态进行识别。结果表明,该方法能够准确快速地识别航空发动机的稳定工作状态,识别准确率达到97.89%。可应用于发动机工作状态的相关研究。

基于多种预测算法的飞机故障预测效果研究

作者： 朱兴动   章思宇   宋建华   来源： 兵工自动化 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   Fisher判别法   随机森林   Kappa系数   逻辑回归   故障预测  

描述： 为大幅提高飞机的维修故障预测精度,在充分研究Fisher判别法、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种算法的基础上,使用某型飞机故障维修记录数据作为基础数据集,在R平台上实现这4种算法,以分析比较4种算法在故障预测上的效果差异。结果表明,支持向量机的预测效果最好。