不确定条件下航空发动机大修周期预测方法

作者： 陈振   贾晓亮   来源： 计算机集成制造系统 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   大修周期   预测   不确定条件  

描述： 针对航空发动机零部件损坏形式、损坏程度以及维修差错等不确定性因素导致大修周期难以准确预测的问题,提出一种融合计划评审技术和蒙特卡洛仿真进行航空发动机大修周期预测的方法。对航空发动机大修周期不确定性

基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法

作者： 符式峰   贾晓亮   安磊   常笑   来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   航空发动机   大修周期   BP神经网络  

描述： 航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点，针对数据驱动的航空发动机大修周期预测，提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机

基于集成ELM模型的航空发动机性能参数预测

作者： 徐建新   侯振华   来源： 中国民航大学学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能参数   航空发动机   极端学习机   预测   AdaBoost.RT  

描述： 为预测航空发动机性能参数,提出了一种动态集成极端学习机模型。采用AdaBoost.RT集成算法对极端学习机(ELM)进行集成,并针对AdaBoost.RT集成算法中固定阈值的局限性,采用自适应动态

基于试飞数据的航空发动机维修性分析优化技术研究

作者： 徐小芳   高雅娟   武红姣   来源： 航空维修与工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   预测   维修性   试飞数据   分析优化  

描述： 优化方案实施结果进行预测,为提升我国航空发动机维修性水平提供技术支持,为新型发动机维修性研制论证提供参考。

基于神经网络的航空发动机滑油金属含量预测

作者： 陈庆贵   于光辉   谢静   于海滨   蔡娜   谢镇波   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： RBF神经网络   航空发动机   BP神经网络   预测   滑油  

描述： 基于神经网络的航空发动机滑油金属含量预测

基于灰色模型预测通用航空器数量

作者： 高增   宋薇薇   刘向前   来源： 民营科技 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测   通用航空   灰色模型  

描述： 运用灰色系统预测理论对通用航空运输市场的发展需求进行预测,通过建立灰色预测模型,用GM(1,1)模型预测通用航空飞机数量,并对模型进行了检验。同时,给出预测值与实际值的比较,说明预测精度好,灰色预测方法能够用于预测中国通用航空航空器的发展需求。结果显示,通用航空需求空间巨大,增长潜力十分明显。

三次指数平滑法在民航客运量预测中的应用

作者： 钟丽燕   来源： 经贸实践 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 三次指数平滑法   预测   民航客运量  

描述： 文章选取了浙江省1996-2015年民航客运人数,建立了三次指数平滑模型,对该省的民航客运量进行预测,所得的预测值与给出的实际值误差较小,验证了用此模型预测民航客运量的合理可行性。模型的结果和分析

基于BP神经网络的民用飞机交易价格预测

作者： 盛鸣剑   张康   来源： 中国民航大学学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测   民用飞机   神经网络   交易价格  

描述： 交易价格是航空公司及飞机金融租赁公司采购民用飞机时关注的重点。目前,预测民机交易价格的模型并不多,较多采用回归分析法,一般局限于对新机价格的估算。针对这一问题,综合考虑影响价格的多个特征参数,将飞机

中国民航货运量预测规则集及其应用

作者： 李红启   简晓荣   刘寅莹   袁俊丽   来源： 中国民航大学学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航货运量   预测   规则集   粗糙集理论  

描述： 运用粗糙集理论构造出规则集并应用于民航货运增速预测,从整个行业层面确定民航货运量发展趋向,可为民航货运资源配置提供重要参考依据。借助基于粗糙集理论的民航货运量预测流程,以1978—2014历年

基于灰色模型的航空公司安全水平预测

作者： 孙睿韬   来源： 消防界(电子版) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 安全   预测   航空公司   灰色模型  

描述： 为准确的评估航空公司的安全水平,本文认为选取低级不安全事件数作为评价指标比事故及事故征候数更具有代表性。基于灰色理论,构建G(1,1)模型对航空公司发生的超限事件数进行预测。结果表明该模型具有较高的精度,能够有效预测短时间内航空公司发生的超限事件,反映航空公司的安全水准。