关键词
基于遗传算法的飞机经济爬升速度优化方法
作者: 魏志强   韩孝兰   来源: 飞行力学 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   成本指数   航空运输   爬升性能  
描述: 爬升策略,并分析了该爬升策略的可行性;最后,以某宽体飞机为例,分析了近似最佳爬升策略的影响因素。研究结果表明:最佳爬升策略相对传统爬升策略经济性提升3%~8%,且改进后的近似爬升策略与最佳爬升策略误差不超过1.4%;飞机重量、温度偏差和成本指数均会影响爬升策略的性能参数。
航空经济区产业发展研究
作者: 郝爱民   薛贺香   来源: 北京:社会科学文献出版社 年份: 2021 文献类型 : 图书 关键词: 耸渚脁产业发展   中国   航空运输   研究  
描述: 集聚、航空产业发展的政策与技术支持、产城融合以及民用航空业和航空运输业等具体产业的发展进行了详细的论述,结合我国航空经济区的发展特点,研究在航空经济区综合开发过程中各级政府的合作机制等。
航空运输经济理论与实践
作者: 李艳华   来源: 北京:中国民航出版社 年份: 2021 文献类型 : 图书 关键词: 运输经济学   航空运输   研究  
描述: 本书主要内容包括:航空运输经济学概述、航空运输业的系统构成及产业属性、航空运输需求分析、航空运输供给分析、航空公司运价、航空公司成本分析等。
国际航空运输垄断行为法律规制研究
作者: 周亚光   来源: 北京:法律出版社 年份: 2021 文献类型 : 图书 关键词: 反垄断法   航空运输   国际运输   研究  
描述: 国际航空运输法律秩序正从双边与区域自由化向跨区域自由化方向发展,反垄断法成为市场配置资源过程中的重要规制工具。规模经济、范围经济与战略经济的产业特征、国际法律机制的缺陷以及航空联盟的商业实践等因素客观上造成国际航空公司的行为更容易受到反垄断法的规制。
航空运输对城市总部经济的影响研究
作者: 李倩倩   来源: 上海师范大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 高级人才集聚   专业化服务   航空运输   企业总部  
描述: 航空运输对城市总部经济的影响研究
航空运输对国际人力资本流入的影响研究
作者: 陈薇   来源: 上海师范大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 国际人力资本   国际人才   航空运输   链式中介效应  
描述: 航空运输对国际人力资本流入的影响研究
航空运输对城市总部经济的影响研究
作者: 李倩倩   来源: 上海师范大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 高级人才集聚   专业化服务   航空运输   企业总部  
描述: 航空运输对城市总部经济的影响研究
航空运输对国际人力资本流入的影响研究
作者: 陈薇   来源: 上海师范大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 国际人力资本   国际人才   航空运输   链式中介效应  
描述: 航空运输对国际人力资本流入的影响研究
中国民航飞机大气污染物排放测算及预测分析
作者: 费文鹏   熊羚利   欧阳斌   卞雪航   宋国华   来源: 交通运输系统工程与信息 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 油流量法   峰值   预测分析   航空运输   大气污染物  
描述: 排放进行测算及预测,并进行实证分析.结果表明,我国民航飞机油耗及污染物排放整体呈上升趋势,油耗预计2040年达到峰值11 826万t.2018年,HC,CO,NO_x,SO_2,PM2.5,PM10排放
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计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。
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