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- 基于数字孪生的航空器滑行时间预测模型
- 作者： 王磊 张潇霄 徐英超 张轩铭 来源： 自动化与仪器仪表 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 数字孪生 BP组合预测模型 滑行时间 SVR 航空器 输入变量筛选
- 描述： 基于数字孪生的航空器滑行时间预测模型
- 基于数字孪生的航空器滑行时间预测模型
- 作者： 王磊 张潇霄 徐英超 张轩铭 来源： 自动化与仪器仪表 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 数字孪生 BP组合预测模型 滑行时间 SVR 航空器 输入变量筛选
- 描述： 基于数字孪生的航空器滑行时间预测模型
- 基于数字孪生的航空器冲突热区推演诊断模型
- 作者： 李颖 雷宁 罗杰 杨锦辉 来源： 自动化与仪器仪表 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 冲突热区 推演诊断 数字孪生 潜在运动 动力学特征 航空器
- 描述： 基于数字孪生的航空器冲突热区推演诊断模型
- 基于快速存取记录器数据的飞机滑行阶段的油耗模型优化
- 作者： 钱宇 毛子源 向小军 来源： 民航学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 回归分析 滑行时间 数据拟合 滑行燃油
- 描述： 。结果表明,利用该方法可提高对滑行时间的预测精度,实现对滑行阶段燃油消耗更准确的估计。可见,应用该方法可以有效减少不必要的燃油消耗,具有较好的实用价值。
- 基于分解集成的航空货运需求区间预测研究
- 作者： 李智 白军成 来源： 计算机应用研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 分解集成 Bootstrap STL 区间预测 SVR
- 描述： 航空货运是国家重要的战略资源，在国内及国际间的贸易中扮演着不可或缺的角色。对航空货运需求进行的科学预测是航空公司制定基础设施规划和总体投资决策的重要依据。针对航空货运量数据的不确定性，从实际需求出发，引入Bootstrap方法进行不确定性估计，提出一种基于分解集成的区间预测方法。具体来说，首先用局部加权回归的时间序列分解(STL)方法将货运需求数据进行分解；其次，由支持向量回归(SVR)和季节自回归综合移动平均(SARIMA)分别预测分解所得的趋势分量与季节分量；再次，创新性地将白噪声分量进行提取并用Bootstrap方法作重采样处理；最后，将预测结果与处理后的白噪声进行集成重构，利用分位数构造区间进行不确定性量化。对中国两大枢纽机场货运数据的实验结果表明，构建的区间能够有效地结合预测结果量化不确定性，为区间预测提供了一种新的研究思路。
- 基于聚类与SVR的地区支线航空客运市场需求预测
- 作者： 徐梦瑶 赵鸣 李洋 安洋 张友浩 来源： 智能计算机与应用 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 客运市场需求 预测 系统聚类 支线航空 SVR
- 描述： 针对支线航空客运市场需求预测问题,某些地区(如海南)缺少足够的历史数据,难以建立准确的预测模型。本文提出基于聚类与支持向量机回归(SupportVectorRegression,SVR)预测此类地区航空客运市场需求的方法。首先,基于我国各个地区支线航空客运市场需求的分布比,找出与海南分布比相似的地区,再应用系统聚类法在这些地区中找出与海南聚为一类的地区,作为类比地区。然后,选择类比地区的数据样本,通过K-fold交叉验证(K-foldCrossValidation,K-CV)寻优SVR参数,得到预测模型。最后,预测了2018-2020年海南支线航空客运市场需求,从而为其建设支线机场提供一定的决策参考和可靠的理论依据,具有一定的现实意义和应用价值。
- 基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）
- 作者： 李楠 焦庆宇 朱新华 王少聪 来源： Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 场面运行 滑行时间 深度学习 航空运输
- 描述： 随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器
- 控制污染物排放的支线机场跑滑结构优化仿真
- 作者： 江波 周云帆 李诚龙 张昊 来源： 系统仿真学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 滑行时间 滑行道口位置 AirTOp LTO循环 污染物排放
- 描述： 飞机地面滑行时间计算方法，基于该方法提出了污染物评价指标并建立了支线机场航空器污染物排放评估模型。以某支线机场为例，使用Matlab建模计算得出污染物评价指数最小滑行道口位置。利用AirTOp仿真验证了模型计算结果有效性，优化后的跑道出口位置将使该机场污染物总指数较原位置降低21.7%。