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- 基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
- 作者： 叶博嘉 鲍序 刘博 田勇 来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理 机器学习 特征重要度 随机森林 进近飞行时间预测
- 描述： 空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例
- 基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
- 作者： 叶博嘉 鲍序 刘博 田勇 来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理 机器学习 特征重要度 随机森林 进近飞行时间预测
- 描述： 空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例
- 基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
- 作者： 叶博嘉 鲍序 刘博 田勇 来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理 机器学习 特征重要度 随机森林 进近飞行时间预测
- 描述： 空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例
- 基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
- 作者： 赵征 冯事成 宋梅雯 胡莉 陆莎 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习 XGBoost 动态滑行时间 航空运输 样本量
- 描述： 滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
- 基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
- 作者： 赵征 冯事成 宋梅雯 胡莉 陆莎 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习 XGBoost 动态滑行时间 航空运输 样本量
- 描述： 滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.1%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
- 基于机器学习的进离场航空器排序优化研究
- 作者： 张洪杨 刘子彤 赵世豪 刘媛媛 冯晓康 张召悦 来源： 科技创新与应用 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法 机器学习 终端区 先到先服务算法 进离场航空器排序
- 描述： 为提高终端区运行效率，以进离场航空器作为研究对象，运用机器学习优化终端区航空器的进离场排序，以总延误时间最小为目标函数，综合考虑不同机型之间的尾流间隔，建立单跑道排序模型。运用遗传算法进行仿真实验
- 机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究
- 作者： 易文川 王兴 王翔 唐庆如 来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 机器学习 性能评估 排气温度 预测算法
- 描述： 排气温度是优化发动机性能和排放的关键参数，目标是在预测排气温度的基础上评估四种经典机器学习回归算法，即人工神经网络、随机森林、支持向量回归和门控循环单元。燃油流量、滑油压力和转速是模型输入，所有
- 基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
- 作者： 杨阳 张建超 项洋 陆海鹰 来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 叶尖间隙 特征提取 机器学习 零维仿真 空气系统
- 描述： 问题，通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取，利用有效特征求解传热问题的边界，从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%，叶尖间隙模型的验证误差为4.3%，得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律，计算耗时小于0.03s。