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- 时空网络下的航空器滑行路径动态规划
- 作者： 姜雨 陈丽丽 刘振宇 来源： 航空计算技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 智能应用 数据库模型 数据挖掘 关联规则
- 描述： 从航空器滑行过程的动态性出发,建立基于时空网络的大型机场航空器滑行调度模型,引入距离阻抗权重与转向阻抗权重对滑行路径进行优化,从而实现进离场航空器在滑行道系统内的路径动态调度。以国内某大型机场为研究对象,采用Dijkstra算法对模型进行求解,并与遗传算法仿真结果进行对比。结果表明,Dijkstra算法相比遗传算法在求解速度上有显著提升。引入的距离阻抗、转向阻抗也在一定程度上提升了航空器运行效率及旅客出行舒适度。
- 航空压气机机匣处理技术研究综述
- 作者： 王有远 张振华 钱伟伟 徐长斌 聂高胜 来源： 南昌航空大学学报(自然科学版) 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 模糊聚类 数据挖掘 故障预测
- 描述： 为了保证飞行安全和降低航空维修成本,提高航空发动机故障预测的准确性,利用数据挖掘技术,提出了一种基于模糊聚类的航空发动机故障预测的数据挖掘模型。通过对航空发动机维修数据的分析,构建了发动机数据的采集框架以及维修数据挖掘模型,利用模糊聚类理论对某型号航空发动机的维修数据进行聚类,依据不同的阈值获得样本的不同分类情况进行故障预测。最后通过算例仿真验证了模糊聚类可以为航空发动机故障预测提供决策依据。
- 关于应用于飞机健康管理的数据挖掘方法研究
- 作者： 郭建华 白俊峰 夏亮 来源： 中国新通信 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机健康管理 系统搭建 系统架构 数据挖掘
- 描述： 在现代化社会的建设与发展进程中,飞机运行与维护相关的数据和资源,大部分都是通过数据挖掘的技术方法实现。本文首先对飞机健康管理工作中所面临的困难和问题进行了分析,提出了系统结构搭建与应用、机载和地面系统规划和系统数据获取的数量与质量等方面的问题;其次,提出了飞机健康管理数据挖掘方法的有效应用,希望能为该领域关注者提供有益参考。
- 基于轨迹数据挖掘和深度学习的民航飞行轨迹聚类方法研究
- 作者： 吴昊 来源： 天津大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 聚类算法 航空轨迹 神经网络 数据挖掘
- 描述： 基于轨迹数据挖掘和深度学习的民航飞行轨迹聚类方法研究
- 基于用户画像的高校图书馆阅读报告系统的设计与实现——以南京航空航天大学图书馆为例
- 作者： 汪晴 来源： 新世纪图书馆 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 用户画像 高校图书馆 阅读报告系统设计 数据挖掘
- 描述： 基于用户画像的统计分析已成为大数据的一个发展趋势。本文通过高校图书馆多源数据的采集与分析，利用数据挖掘标签用户，构建基于用户画像的阅读报告系统。通过南京航空航天大学图书馆的应用案例，展示图书馆统计报告的不同应用场景，实现用户数据与展示形式的多样化，缩短了报告生成的周期，以期为高校图书馆阅读报告系统建设提供决策参考。
- 基于多尺度空洞卷积神经网络算法的航空业用电情况分析与预测
- 作者： 赵昊东 陈晓光 李佳伦 吴世龙 来源： 东北电力技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测分析 电力大数据 数据挖掘
- 描述： 当前国家将数据纳入第七大生产要素，供电企业如何充分挖掘电力数据资产潜力，对数据要素进行高效配置，成为推动企业数字化发展的关键一环。国网沈阳供电公司依托电力大数据资源优势，基于多尺度空洞卷积神经网络算法，选取沈阳地区航空行业为样本开展用电量分析预测，分析该行业受到外部环境影响程度，从而判断对供电企业的影响，实现对社会经济的“电力数据孪生”。
- 基于数据挖掘的通用航空器数据处理方法
- 作者： 杨璐璐 陈勇 张恒 来源： 民航学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 通用航空器 数据处理 数据挖掘
- 描述： 本文利用数据挖掘技术提出了一种通用航空器的数据处理方法,在检测到通用航空器启动时,获取通用航空器的初始信息;在通用航空器的运行过程中,获取通用航空器的实时飞行信息;将获取的通用航空器的实时飞行信息进行存储,得到通用航空器的飞行信息统计表;对飞行信息统计表中的数据的异常值进行处理;基于处理后的数据获取航空器在本次飞行过程中的飞行时间和飞行架次。与传统方法相比,本文提出的通用航空器的数据处理方法计算结果准确高效,能够降低通用航空器在维修工作中的成本,提高通航公司安全运行效率。
- 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： 常旅客计划是航空公司争取市场份额，培养忠诚旅客群的有效市场策略。研究结果表明，发展一个新客户的成本要远远高于保留一个现有的客户。而根据调查，国内航空公司的每年的客户流失率都高达20%左右。常旅客的竞争就是信息的竞争，建立常旅客系统的目的就是为了提高航空公司的搜集常旅客信息的能力，其本质就是提高企业的判断能力。发掘常旅客信息的含金量，分析常旅客的成分构成、流向流量等并考察常旅客的收益状况，评估奖励政策，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，对航空常旅客数据进行预测分析。主要做了两方面的预测分析，一方面是预测常旅客的忠诚度变化，另一方面对每年的常旅客总累积里程做一个预测。根据本季度常旅客的消费行为和常旅客的基本信息，来预测下个季度的忠诚度。如果某常旅客忠诚度下降，就要提前预警决策管理系统，找出该旅客可能流失的原因，并采取相应的措施。如果忠诚度上升，也要继续维持与该旅客的紧密联系，并找出上升原因。通过数据挖掘可以提前预知常旅客忠诚度变化，防止旅客流失，保持他们对公司的高忠诚度。常旅客的忠诚度预测，本质上是一个数据挖掘中的分类问题，即忠诚度上升和下降的两类分类问题。我们在支持向量机的基础上，提出两层支持向量机，即增加一个核主成分提取的预处理过程。我们以RFM忠诚度理论为基础，建立一个适合航空常旅客购票行为的改进的忠诚度模型，在此模型上运用两层支持向量机方法进行忠诚度预测。在实验过程中我们对标准的支持向量机算法的核函数选择与超级参数选择进行了探讨，我们对两层支持向量机、标准支持向量机、传统决策树方法C4.5的过程和结果进行了比较。除此之外，在常旅客系统中，我们可以对总常旅客的每年总累积里程做一个预测。飞机数量、飞行小时、总公里数这些数据都代表航空公司的投入，而会员累积里程代表航空公司的收益，预测的意义在于，运用已经建立好的预测模型和公司未来的投资计划，来预测收益回报。会员累积里程预测，本质上是一个回归问题。我们在传统的统计分析例如相关分析、孤立点分析的基础上，利用多种回归方法进行预测。所使用的回归方法有原始最小二乘线性回归，稳健性回归，支持向量回归等。总的实验结果表明两层支持向量机的分类预测准确率比标准支持向量机更高，泛化能力也更好；两层支持向量机与C4.5比较的结果表明前者准确率更高，但是训练时间也更长，至于泛化能力则两者差不多。对比原始的最小二乘回归和稳健性回归，支持向量回归具有更好的泛化能力和抗噪声数据干扰能力。
- 基于人工智能技术的航空装备失效分析系统的开发与应用
- 作者： 陈丽娜 来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 失效分析 逻辑推理 实例推理 人工智能 数据挖掘
- 描述： 本文根据目前航空装备失效分析工作的特点，对失效分析工作中所存在的数据管理繁琐、知识获取困难、失效模式的判定较为复杂等一系列问题进行了研究。采用人工智能技术中的若干知识推理方法，构建了多层次多推理的失效诊断分析系统。从而为自动、高效地发现许多对失效分析工作具有指导作用的知识、以及辅助人类专家判定失效模式，提供了有效的方法和手段。降低了失效分析人员的工作强度，提高了分析的效率。本文在分析航空装备失效信息特点的基础上，选择了关系型数据库Access和实体－关系建模技术构建了具有层次性的失效分析案例库、知识库和字典库，实现了实例信息表达的统一化、标准化，和良好的人机交互维护系统。根据知识发现的原理和步骤，利用航空零部件失效属性信息之间存在的内在关联关系，采用数据挖掘（DM）中的关联规则(AR)方法，建立了一套自动知识获取系统。通过众多测试和比较，证明了该系统的有效性和实用性。为航空装备失效分析知识获取与积累提供了一种新的途径。根据航空机械装备失效分析专家的求解思路，①运用了专家系统知识推理技术构造了基于逻辑的规则推理系统。采用prolog符号模式匹配机制来设计推理机，以此来处理失效分析领域中的知识和证据事实，从而演绎推理产生失效分析所需的各种结论（如失效模式等）；②从以往分析成功的类似失效分析案例（或实例）入手，利用人类的类比推理的基本思路，结合遗传算法的学习训练，展开失效分析实例的相似性分析，从而构建了基于实例的类比推理系统，为失效分析人员提供另外一种辅助分析的方法。这两种思路和方法的共同使用，相辅相成，更好的反映了失效分析诊断方法的特点。实例测试和应用表明了这种多推理机制的方法具有较好的实际应用价值。