首页>
根据【关键词:机器学习,XGBoost,动态滑行时间,航空运输,样本量】搜索到相关结果 1574 条
-
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。
-
航空器爬升与下降阶段4D航迹预测
-
作者:
赵元棣
李科频
朱文心
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
4D航迹预测
循环神经网络
机器学习
航空运输
-
描述:
准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建
-
航空器爬升与下降阶段4D航迹预测
-
作者:
赵元棣
李科频
朱文心
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
4D航迹预测
循环神经网络
机器学习
航空运输
-
描述:
准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建
-
数据驱动的航空发动机性能退化预测模型研究
-
作者:
刘国建.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
DCNN
数据驱动
XGBoost
性能退化模型
拉依达准则
ResNet
-
描述:
数据驱动的航空发动机性能退化预测模型研究
-
数据驱动的航空发动机性能退化预测模型研究
-
作者:
刘国建.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
DCNN
数据驱动
XGBoost
性能退化模型
拉依达准则
ResNet
-
描述:
数据驱动的航空发动机性能退化预测模型研究
-
数据驱动的航空发动机性能退化预测模型研究
-
作者:
刘国建.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
DCNN
数据驱动
XGBoost
性能退化模型
拉依达准则
ResNet
-
描述:
数据驱动的航空发动机性能退化预测模型研究
-
数据驱动的航空发动机性能退化预测模型研究
-
作者:
刘国建.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
DCNN
数据驱动
XGBoost
性能退化模型
拉依达准则
ResNet
-
描述:
数据驱动的航空发动机性能退化预测模型研究