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根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,深度学习,神经网络,剩余使用寿命预测
】搜索到相关结果
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(2)
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关键词
民航客运量预测方法研究综述
作者:
徐海文
令海龙
夏思薇
来源:
科技和产业
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
时间序列预测
机器学习
组合预测
民航客运量
神经网络
描述:
民航客运量预测方法研究综述
航空平台地磁矢量匹配导航算法研究进展
作者:
陈棣湘
陈卓
张琦
潘孟春
来源:
中国测试
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
匹配导航算法
模式识别
地磁矢量
神经网络
航空平台
描述:
航空地磁矢量导航技术因其具有自主、无源、可靠性强的优势,在卫星导航系统受到攻击等情况下可有效发挥替代作用,在军民用领域均具有极高的战略意义和应用价值。航空平台具有飞行速度快、短时间跨越地域广的特性,对地磁矢量测量与导航方法提出高精度和高可靠性等要求。该文梳理近年来航空地磁矢量导航系统的研究与发展现状,介绍地磁矢量导航的关键技术,重点对地磁矢量匹配导航算法的研究进展进行分析。针对现有算法存在的不足,提出进一步提升算法的精度和鲁棒性、发展基于机器学习的地磁矢量匹配导航方法、推动无人机等新型航空平台地磁矢量导航技术发展等后续研究方向,意在促进航空地磁矢量导航技术的进一步发展。
基于
神经网络
的民航客运量的预测研究
作者:
唐甜甜
张佳明
姜为
王海
来源:
现代计算机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
BP模型
民航客运量
预测分析
神经网络
ARIMA模型
描述:
为准确预测民航客运量,解决传统模型无法精准捕捉不稳定客运量的波动问题,选取更可靠的BP模型,以此挖取数据的非线性以及非平稳特征和规律。针对近17年的时间序列民航客运量进行预测研究,构建BP
神经网络
基于自适应遗传优化
神经网络
的航空装备故障诊断
作者:
王成刚
张大为
李建海
来源:
电子测量技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
飞行控制盒
神经网络
自适应遗传算法
电气控制盒
描述:
针对改进反向传播
神经网络
在航空装备故障诊断中存在的缺陷和不足,将自适应遗传算法与改进反向传播算法相结合构成混合算法用以训练人工
神经网络
。以改进反向传播
神经网络
的初始权值空间为切入点,利用改进遗传操作
航空器导航系统飞参预测置信度评价方法研究
作者:
黄梦婵
钟杰
苗强
来源:
航空科学技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
不确定性分析
飞行参数
神经网络
置信度
航空器
描述:
为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积
神经网络
开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练
基于双隐藏层BP网络的民用飞机载荷监测方法研究
作者:
何超杰
朱林刚
黄勇
喻文
陆琪
来源:
机械设计与制造工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
代理模型
载荷监测
民用飞机
神经网络
描述:
为提高民用飞机载荷监测精度和效率,提出了一种基于
神经网络
代理模型的民用飞机载荷监测方法。基于主成分分析和双隐藏层BP
神经网络
,构建了某型号飞机翼根剪力和平尾根部扭矩的代理模型,并和载荷试飞数据对比以
航空发动机
涡轮榫接结构虚拟试验技术
作者:
黄宏扬
胡殿印
赵炎
陈高翔
鄢林
潘锦超
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可视化
Kalman滤波
涡轮榫接
虚拟试验
神经网络
描述:
为解决
航空发动机
涡轮榫接结构疲劳试验成本高、周期长,且试验过程状态难以实时监控等问题,开展了涡轮榫接结构疲劳的虚拟试验技术研究。通过涡轮榫接结构模拟件的疲劳试验获取载荷-位移数据,构建NARX
基于频域特征的航空轴承智能诊断
作者:
李宏宇
苏越
陈康
王俨剀
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
滚动轴承
故障诊断
双向循环长短期记忆网络
神经网络
描述:
针对
航空发动机
滚动轴承的故障诊断,提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理,仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征,将其作为双向循环长短期记忆网络(BiLSTM)模型
基于
神经网络
的飞机关键结构载荷预测方法研究
作者:
薛海峰
张彦军
宁宇
来源:
航空工程进展
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
视情维修
神经网络
飞行参数
载荷预测
多元线性回归
描述:
基于
神经网络
的飞机关键结构载荷预测方法研究
基于灰色GM(
1
,N)马尔科夫
神经网络
的民航旅客运输服务投诉预测模型
作者:
户志浩
赵健
陈洪根
来源:
郑州航空工业管理学院学报
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色GM(1
N)
神经网络
民航旅客服务投诉
马尔科夫模型
描述:
基于灰色GM(
1
,N)马尔科夫
神经网络
的民航旅客运输服务投诉预测模型
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