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根据【关键词:
注意力机制,时间卷积网络,粒子群算法,剩余使用寿命,扩张因子
】搜索到相关结果
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关键词
基于改进
时间卷积网络
的航空发动机寿命预测模型
作者:
李耀华
王洁
来源:
科学技术与工程
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间卷积网络
剩余寿命预测
多头自注意力机制
描述:
基于改进
时间卷积网络
的航空发动机寿命预测模型
基于改进
时间卷积网络
的航空发动机寿命预测模型
作者:
李耀华
王洁
来源:
科学技术与工程
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间卷积网络
剩余寿命预测
多头自注意力机制
描述:
基于改进
时间卷积网络
的航空发动机寿命预测模型
考虑机场、航空公司与空管需求的机场群离场航班时刻优化
作者:
张兆宁
刘泽铧
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
权重线性递减
航班时刻优化
粒子群算法
航空运输
机场群
描述:
随着中国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。通过从机场、航空公司、空管3个角度综合考虑,分别以延误时间、航空公司航班时刻调整总方差、管制员总调整量作为优化目标,建立了机场群航班时刻优化模型,并使用权重线性递减的粒子群优化算法实现对模型的求解。以京津冀机场群为例进行分析,使用MATLAB对模型进行寻优。结果表明优化后机场群内总延误时间由77 580 min减少至46 260 min,航空公司航班时刻调整总方差由447.076减少至63.141,管制员总调整量由467次减少至253次,3个目标均得到了优化。可见该模型权衡了机场、航空公司与空管之间的公平性,为机场群航班时刻的优化提供了理论参考。
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:
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
基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测
作者:
卢婷婷
刘博
李纯柱
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
终端区
序列到序列框架
航空运输
航迹预测
描述:
为充分挖掘机场终端区航空器航迹时间依赖性,解决中长期、多步长航迹预测精度不稳定的问题,引入
注意力机制
(attention mechanism)和教师监督(teacher forcing)中的指数衰减
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