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根据【关键词:时间序列,航空发动机,预测,飞行参数】搜索到相关结果 1623 条
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基于航空摄影测量的填埋堆体动态重构精度及影响因素
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作者:
林汀
能昌信
徐亚
张鲁玉
代硕
来源:
中国环境监测
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
监测
无人机
飞行参数
填埋场
库容管理
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描述:
填埋活动、显著的堆体变化以及防雨膜覆盖等干扰时,要同时满足高时空分辨率和耗时短的动态监测要求,无人机的最佳飞行参数设定亟待研究。为此,该研究模拟中等规模危险废物填埋场的规模和日填埋量,利用专业级无人机
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航空器导航系统飞参预测置信度评价方法研究
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作者:
黄梦婵
钟杰
苗强
来源:
航空科学技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
不确定性分析
飞行参数
神经网络
置信度
航空器
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描述:
为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积神经网络开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练
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基于神经网络的飞机关键结构载荷预测方法研究
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作者:
薛海峰
张彦军
宁宇
来源:
航空工程进展
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
视情维修
神经网络
飞行参数
载荷预测
多元线性回归
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描述:
基于神经网络的飞机关键结构载荷预测方法研究
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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
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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
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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
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基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测
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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
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描述:
,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。
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基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测
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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
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描述:
,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。
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飞行参数折合系数法评估军用飞机任务可靠性
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作者:
马涛
来源:
现代防御技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
可靠性评估
任务剖面
折合系数
军用飞机
飞行试验
飞行参数
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描述:
任务可靠性是军用飞机关键可靠性参数之一,与飞机执行的任务剖面息息相关。选取对飞机任务可靠性影响较大的气压、振动和过载等3种因素,建立了基于飞行参数的任务可靠性评估模型;引入折合系数法,将不同任务剖面
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隐身飞机投弹对雷达检测性能的影响
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作者:
刘占强
梁路江
王春阳
来源:
火力与指挥控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
时间序列
飞行状态
检测性能
检测概率
隐身飞机
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描述:
针对空战中隐身飞机投弹会影响雷达检测性能的问题,提出了一种基于向站平飞的投弹航迹模型以模拟飞机正常飞行和投弹飞行两种状态。利用雷达和飞机的相对位置关系获取了不同飞行状态下动态RCS在时间序列上的起伏
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基于时间序列的民用运输航空器碳排放预测研究
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作者:
向小军
杨志晗
赵赶超
来源:
现代计算机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
时间序列
LSTM
ARIMA
WOA
碳排放
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描述:
随着中国民航业的高速发展,运输航空器的碳排放问题逐渐引起关注。采用时间序列的方法建立了传统的差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型以及优化的长短期记忆网络(LSTM)模型,对航空器碳排放量、碳排放
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基于ELM模型的民航客运量预测研究
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作者:
陈聪聪
李程
刘聪灵
来源:
物流科技
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
预测
民航客运量
超极限学习机
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描述:
航空企业在做规划运营之前,首要是要对民航客运量进行精准预测,这是航空公司在做重大科学决策和实施可行性计划的重要保障。然而,影响民航客运量的因素复杂多样,传统的预测方法难以达到日益高要求的预测精度