基于支持向量机的航空常旅客数据挖掘

作者： 陈建湘   来源： 中山大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机   预测   忠诚度   常旅客   数据挖掘  

描述： 政策，从而采取相应的措施，吸引更多旅客，创造更大的收益，这是常旅客系统数据挖掘的意义。常旅客系统常用的数据挖掘方法有客户细分、关联销售、忠诚度分析等。本文以支持向量机数据挖掘方法和过程为指导，对航空常

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： 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

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。

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： 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

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。

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： 对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测的关键特征指标;然后选取XGBoost算法建立可变滑行时间预测模型,对模型的关键输入参数进行测试调整;最后将XGBoost算法与随机森林和支持向量回归算法的预测效果进行对比。同时,首次剖析样本数据量与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： 对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测的关键特征指标;然后选取XGBoost算法建立可变滑行时间预测模型,对模型的关键输入参数进行测试调整;最后将XGBoost算法与随机森林和支持向量回归算法的预测效果进行对比。同时,首次剖析样本数据量与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。

基于机器学习的进离场航空器排序优化研究

作者： 张洪杨   刘子彤   赵世豪   刘媛媛   冯晓康   张召悦   来源： 科技创新与应用 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   机器学习   终端区   先到先服务算法   进离场航空器排序  

描述： 为提高终端区运行效率，以进离场航空器作为研究对象，运用机器学习优化终端区航空器的进离场排序，以总延误时间最小为目标函数，综合考虑不同机型之间的尾流间隔，建立单跑道排序模型。运用遗传算法进行仿真

机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究

作者： 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器学习   性能评估   排气温度   预测算法  

描述： 排气温度是优化发动机性能和排放的关键参数，目标是在预测排气温度的基础上评估四种经典机器学习回归算法，即人工神经网络、随机森林、支持向量回归和门控循环单元。燃油流量、滑油压力和转速是模型输入，所有

基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法

作者： 杨阳   张建超   项洋   陆海鹰   来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 叶尖间隙   特征提取   机器学习   零维仿真   空气系统  

描述： 问题，通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取，利用有效特征求解传热问题的边界，从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%，叶尖间隙模型的验证误差为4.3%，得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律，计算耗时小于0.03s。