基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测

作者： 杨任农   张振兴   张滢   张欢   于茗   薛国红   来源： 西北大学学报(自然科学版) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列   BP神经网络   飞机飞行性能模型   NARX神经网络  

描述： 针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点,分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量,提出了基于神经网络的数据建模方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接,建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络,并对训练好的网络进行验证和评估。实验结果表明,与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习率的改进BP神经网络相比,NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好,可以长期准确地预测飞行性能模型。

基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测

作者： 杨任农   张振兴   张滢   张欢   于茗   薛国红   来源： 西北大学学报(自然科学版) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列   BP神经网络   飞机飞行性能模型   NARX神经网络  

描述： 针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点,分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量,提出了基于神经网络的数据建模方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接,建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络,并对训练好的网络进行验证和评估。实验结果表明,与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习率的改进BP神经网络相比,NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好,可以长期准确地预测飞行性能模型。

我国航空公司债务风险存在同群效应吗——基于海航债务危机事件的分析

作者： 王皓羽   姚丽霞   王丹阳   彭恩慧   来源： 中国乡镇企业会计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列   债务风险   同群效应  

描述： 本文以重资产高负债的航空公司为研究主体，基于海航债务危机事件进行分析，尝试验证债务风险中的债务违约风险在民航业中是否存在传染的同群效应。进一步地，使用时间序列模型和对比分析法，分解出季节因素和随机因素，对企业债务信用风险进行预测和对比。研究发现，民航业中债务违约风险不会产生横向传导，债务信用风险存在不明显的传染效应，剔除随机事件的影响后传染效应加强，因此，债务风险传染以信用风险的形式在民航业中存在同群效应。这为民航业疫情后的行业恢复提供债务风险预警和防控参考，为资本市场的航空业债券投资者提供信心，帮助航空公司筹资活动时合理设置融资结构和融资成本。

主成分分析在航空公司竞争力评价的应用

作者： 黄丹颖   来源： 中外企业家 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   航空公司   综合竞争力  

描述： 主成分分析在航空公司竞争力评价的应用

基于PCA-BP的飞机爬升段油耗分析模型

作者： 胡小娜   来源： 科技创新与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   油耗模型   BP神经网络   航班油耗  

描述： 鉴于航班油耗影响因素众多、各因素对油耗贡献相差很大、各因素之间耦合关系复杂、非线性关系显著,对爬升段航班油建立模型困难,提出基于PCA-BP方法的油耗分析模型,该方法利用PCA对数据进行降维处理,并用BP神经网络建立油耗模型。结果表明PCA对数据降维作用明显,BP神经网络具有良好的逼近能力和动态特征响应,PCA-BP模型有实际参考价值。

世界航空公司竞争力发展水平综合评价研究

作者： 赖汪湾   来源： 科技展望 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   评价   航空公司竞争力  

描述： 结合《World Airline Rankings》相关数据,以世界各个航空公司竞争力发展水平的进程指数为研究对象,通过主成分分析法,对各航空公司竞争力发展的综合水平进行评价分析。研究表明:各个航空公司在规模实力、运营能力、财务绩效等方面的竞争力都有差异,通过评价分析发现各个航空公司运作的优缺点,对航空公司未来竞争力的提升有巨大帮助。

航空公司客户价值分析——以某一航空公司为例

作者： 陈宁   来源： 现代商业 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 客户流失   主成分分析   市场细分依据   顾客价值  

描述： 本文是针对某航空公司客户价值进行研究和讨论的,本文对相关的数据进行筛选和分类。通过主成分分析的数学模型,分析客户价值。最后,根据得到的结果,结合经济学与市场营销学相关理论及观点,将市场进行细分,再对不同类型顾客即不同细分市场制定不同营销组合,使航空公司能更好地服务于各个细分市场,获得最大收益。

考虑不平衡数据的民航不安全事件分析

作者： 倪晓梅   王华伟   洪骥宇   严晓婧   来源： 航空计算技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 不安全事件   主成分分析   SMOTE   民航安全  

描述： 民航事故的产生具有随机性,导致民航不安全事件的数据也具有较大的波动性,如何从波动的安全数据中提取出反映民航安全变化的本质安全特征,直接决定安全分析的准确度。引入不平衡数据的概念,利用SMOTE和随机向下抽样的方法平衡民航数据,通过主成分分析方法提取引起航空器空中运行、起飞着陆、地面运行等六个方面不安全事件的主要因素。针对不安全事件的特点提出改进措施,从而达到提高民航安全水平的目的。

基于多分类SVM的航空逆变器故障诊断

作者： 陈丽晶   张尚田   单添敏   姚晓涵   曹亮   王景霖   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   航空逆变器   故障诊断   多分类支持向量机  

描述： 航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要，但当前对于航空供电器的故障诊断的研究较少，无法为航空逆变器提供有效保障。因此，提出基于多分类支持向量机的故障诊断方法，对航空逆变器的多种故障模式进行诊断。针对故障特征耦合性高的问题，采用主成分分析方法提取故障特征，获取低维度的关键特征。由于逆变器具有多种故障模式，且具有非线性的特点，故采用多分类支持向量机算法进行故障诊断。该算法具有极强的分类能力，是处理小样本、非线性问题的有力工具。实验结果表明，该算法模型可对航空逆变器多种工况条件下的15种故障模式进行有效诊断，并且方法诊断速度快，提高了航空供电系统的安全性。

基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法

作者： 符式峰   贾晓亮   安磊   常笑   来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   航空发动机   大修周期   BP神经网络  

描述： 航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点，针对数据驱动的航空发动机大修周期预测，提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机大修周期主要因素的基础上，采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素，并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空发动机大修数据对PCA-BP模型进行训练和测试，并与BP神经网络模型进行比较，结果表明PCA-BP模型预测精度更高，验证了方法的有效性。