基于飞行航迹数据的飞机发动机排放量估算方法

作者： 宋寒冰   韩孝兰   曹格   魏志强   来源： 安全与环境学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 运行效率   环境工程学   空中交通   燃油消耗   排放指数   污染物排放  

描述： 针对目前缺乏科学、定量的评价技术和手段研究空管运行技术对飞机油耗和污染物排放量影响的问题,建立了基于四维航迹数据的飞机污染物排放量估算模型,采用Visual Studio C#开发了民用飞机油耗及污染物排放量估算软件,能够根据二次雷达记录数据、ADS-B采集数据和管制模拟机记录数据来进行油耗及排放量计算,并以某管制单位雷达记录数据为例进行了计算分析。结果表明,管制员的技能差异对民航节能减排有重要影响;该模型可用来量化分析管制运行新技术及管制员技能差异对民航节能减排的影响,确保在飞行安全及管制容量的前提下更好地兼顾绿色运行的要求,提升空中交通运行质量。

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

作者： 叶博嘉   鲍序   刘博   田勇   来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   机器学习   特征重要度   随机森林   进近飞行时间预测  

描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

作者： 叶博嘉   鲍序   刘博   田勇   来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   机器学习   特征重要度   随机森林   进近飞行时间预测  

描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。

基于航空大数据和机器学习的航班延误预测

作者： 刘凡   来源： 南京邮电大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 集成学习   航班延误预测   随机森林   梯度提升决策树   长短期记忆人工神经网络  

描述： 基于航空大数据和机器学习的航班延误预测

数据驱动的进场航空器飞行时间预测

作者： 归旭豪   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   空中交通管理   随机森林   航迹聚类   飞行时间预测  

描述： 数据驱动的进场航空器飞行时间预测

天气因素对民航运力及高铁客流的影响研究

作者： 周潇   来源： 北京交通大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 短期客流预测   高铁客流   随机森林   航班延误   天气预警  

描述： 天气因素对民航运力及高铁客流的影响研究

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： 2021 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。

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： 2021 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。

航空网络延误预测及延误消解特性研究

作者： 张渤   来源： 北京交通大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 延误消解   航班延误预测   随机森林   LSTM神经网络   k   航空网络   modes算法  

描述： 航空网络延误预测及延误消解特性研究

基于分位数回归森林的航空发动机剩余寿命区间预测

作者： 刘华玲   乔梁   来源： 第十六届（2021）中国管理学年会 年份： 2021 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机   分位数回归   寿命预测   随机森林   分位数回归森林   区间预测  

描述： 基于分位数回归森林的航空发动机剩余寿命区间预测