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根据【关键词:支持向量机,结冰探测,机器学习,飞机结冰,多层感知机,旋翼,螺旋桨】搜索到相关结果 3 条
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基于故障树的飞机结冰探测系统安全性分析
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作者:
王小辉
车程
瑚洋
华铭
来源:
航空工程进展
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
结冰探测
最小割集
独立性
安全性
结冰探测系统
故障树分析
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描述:
飞机结冰探测系统对保障飞机安全飞行具有重要意义,而如何评估结冰探测系统满足安全性设计要求是飞机防护领域出现的新问题和新挑战。根据结冰探测系统设计方案,采用故障树分析方法,对结冰探测系统中主要功能
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基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
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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。
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基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
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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
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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。