基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于双通道模型的航空发动机剩余寿命预测

作者： 车鲁阳     高军伟     付惠琛   来源： 空军工程大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   寿命预测   时间卷积网络   卷积长短时间记忆网络   多头注意力机制  

描述： 针对现阶段航空发动机单一剩余使用寿命预测模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题，提出一种双通道模型的预测方法。首先，构建双通道网络结构：通道一使用时间卷积网络，通过残差结构和空洞卷积使得网络具有

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述

作者： 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源： 电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  

描述： 阐述航空发动机的数据分析，对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比，探讨航空发动机预测的发展趋势展望。

航空发动机退化等级软表征与风险监测方法

作者： 吴宇伦   宋鹏宇   陈旭   赵春晖   来源： 控制工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   状态监测   剩余使用寿命   软划分表征  

描述： 剩余使用寿命预测对航空发动机预防性维护具有重要指导作用。现有方法将性能退化看作线性过程，未对寿命周期进行划分，从而无法确定发动机性能退化的关键时间节点。针对上述问题，提出了一种航空发动机退化等级软

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

基于机器学习的航空发动机剩余寿命预测综述

作者： 刘国建   杜冬   邢苗英   翟羽佳   来源： 电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   预测方法   剩余使用寿命  

描述： 阐述航空发动机的数据分析，对航空发动机剩余寿命的预测方法的选择进行分类和对比，探讨航空发动机预测的发展趋势展望。