基于LSTM的民航航线客运量和航班票价预测研究

作者： 甘国育   来源： 昆明理工大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 时间序列   长短期记忆网络   注意力机制   深度学习   客运量   机票价格  

描述： 基于LSTM的民航航线客运量和航班票价预测研究

基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测

作者： 刘龙庚   翟俐民   韩云祥   来源： 计算机工程与设计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   时间序列   空管大数据   航迹聚类   深度学习   智能交通   航迹预测  

描述： 采集空管大数据,根据空管大数据的特点,对数据进行数据融合,利用改进的聚类算法处理航迹数据,对得到的各类航迹数据分别构建模型,提高模型的预测精度。分别构建Stack LSTM和基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型,以真实雷达数据为例进行仿真实验,对仿真结果进行对比,其结果表明,基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型可以将预测的均方根误差控制在400s内,验证了预测模型可以实现航空器轨迹的精确预测。

基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测

作者： 王欣   孟天宇   周俊曦   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   预测性维护  

描述： 预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度，提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重，有效提升了模型预测精度。使用NASA C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验，与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明，提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。

基于深度学习的航空器场面轨迹预测

作者： 李雪   何元清   胡耀   来源： 现代计算机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  

描述： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。

基于深度学习的航空器场面轨迹预测

作者： 李雪   何元清   胡耀   来源： 现代计算机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  

描述： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。

结合注意力机制的轻量化飞机表面伤痕检测算法

作者： 王伟刚   来源： 北京邮电大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   深度学习   轻量化网络   伤痕检测  

描述： 结合注意力机制的轻量化飞机表面伤痕检测算法

基于深度学习的陆空通话复诵校验方法研究

作者： 李丹   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   陆空通话复诵校验   深度学习   双向长短时记忆神经网络  

描述： 基于深度学习的陆空通话复诵校验方法研究

基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测

作者： 常洪彬   李文举   李文辉   来源： 吉林大学学报(理学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像   注意力机制   目标检测   深度学习  

描述： 针对在航空遥感图像目标检测中，航空图像在俯视图下呈任意方向排列，存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题，为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果，提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测模型.该模型首先采用RetinaNet作为基线模型，在原有检测器结构的基础上，增加额外的角度参数以适应旋转框目标检测；然后提出一个新的通道语义提取注意力模块(CSE),用于捕获全局语义信息和通道关系，并预测粗糙包围盒与分类分数；最后采用特征对齐和改进的Fast R-CNN检测头进行精细化处理，进一步提升检测精度，得到最后的分类和回归结果.实验结果表明，该方法在公开航空遥感数据集DOTA上的检测精度达到77.71%,优于其他先进的旋转框目标检测方法.

基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究

作者： 常洪彬   来源： 吉林大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像   注意力机制   深度学习   目标检测  

描述： 基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究

基于非线性Wiener过程的航空发动机退化建模与剩余寿命智能预测方法研究

作者： 孙婷   许勇   来源： 第十八届全国非线性振动暨第十五届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议（NVND2021） 年份： 2021 文献类型 ： 会议论文 关键词： 数据驱动   时间序列   退化建模   剩余寿命   深度学习  

描述： 基于非线性Wiener过程的航空发动机退化建模与剩余寿命智能预测方法研究