关键词
基于生成对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型
作者: 曹建制     佟强     陈玉立     刘秀磊   来源: 计算机应用与软件 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 民航轨迹   生成对抗网络   长短时记忆网络   轨迹预测  
描述: 基于生成对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型
基于生成对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型
作者: 曹建制     佟强     陈玉立     刘秀磊   来源: 计算机应用与软件 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 民航轨迹   生成对抗网络   长短时记忆网络   轨迹预测  
描述: 基于生成对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型
基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术
作者: 陈文杰   崔江   来源: 电机与控制应用 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 整流电路   长短时记忆网络   电励磁双凸极发电机   故障诊断  
描述: 整流电路是航空发电机的重要组成部分,存在故障频发且维修困难等问题。为对电励磁双凸极发电机(DSEG)的整流电路进行故障诊断,研究了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的故障诊断方法。首先,采集多种故障模式下发电机的三相电枢电流信号。其次,利用不同的信号处理方法处理故障信号以获取故障特征信息。然后,将获得的故障特征数据分为训练和测试样本输入LSTM网络进行故障分类。最后,计算并分析诊断结果。仿真与试验结果表明所提方法具有良好的故障诊断效果。
基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
作者: 孙卫卫   来源: 山东大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 增量模型   长短时记忆网络   机器学习   需求预测  
描述: 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术
作者: 陈文杰   崔江   来源: 电机与控制应用 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 整流电路   长短时记忆网络   电励磁双凸极发电机   故障诊断  
描述: 整流电路是航空发电机的重要组成部分,存在故障频发且维修困难等问题。为对电励磁双凸极发电机(DSEG)的整流电路进行故障诊断,研究了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的故障诊断方法。首先,采集多种故障模式下发电机的三相电枢电流信号。其次,利用不同的信号处理方法处理故障信号以获取故障特征信息。然后,将获得的故障特征数据分为训练和测试样本输入LSTM网络进行故障分类。最后,计算并分析诊断结果。仿真与试验结果表明所提方法具有良好的故障诊断效果。
基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
作者: 孙卫卫   来源: 山东大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 增量模型   长短时记忆网络   机器学习   需求预测  
描述: 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测
作者: 李京峰   陈云翔   项华春   蔡忠义   来源: 系统工程与电子技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 长短时记忆网络   健康指标   深度置信网络   剩余寿命预测  
描述: 针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行
基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测
作者: 李京峰   陈云翔   项华春   蔡忠义   来源: 系统工程与电子技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 长短时记忆网络   健康指标   深度置信网络   剩余寿命预测  
描述: 针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行
基于GRU模型的高机动试飞航空器轨迹预测方法研究
作者: 张会英   彭曼   杨地   来源: 长江信息通信 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   轨迹预测   防相撞   门控循环神经网络  
描述: 轨迹预测方法。在结合注意力机制和门控循环神经网络进行航迹预测的基础上,根据轨迹预测结果进行高机动试飞航空器防相撞检测,提高试飞过程中航空器飞行轨迹的可预测性,减少地面管制员的工作量,在保障试飞安全的前提下,进一步提高科研试飞效率。
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
< 1 2 ... 5 6 7
Rss订阅