基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测

作者： 胡启国   白熊   杜春超   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   剩余寿命   多信息融合   核主成分分析   双向长短时记忆  

描述： 复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题，为此提出基于核主成分分析（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化

基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测

作者： 胡启国   白熊   杜春超   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   剩余寿命   多信息融合   核主成分分析   双向长短时记忆  

描述： 复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题，为此提出基于核主成分分析（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化

基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测

作者： 胡启国   白熊   杜春超   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   剩余寿命   多信息融合   核主成分分析   双向长短时记忆  

描述： 复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题，为此提出基于核主成分分析（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化

基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测

作者： 胡启国   白熊   杜春超   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   剩余寿命   多信息融合   核主成分分析   双向长短时记忆  

描述： 复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题，为此提出基于核主成分分析（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

作者： 夏正洪   贾鑫磊   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器   BP神经网络   滑出时间预测   滑出时间影响因素   1小时内平均滑出时间  

描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

作者： 夏正洪   贾鑫磊   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器   BP神经网络   滑出时间预测   滑出时间影响因素   1小时内平均滑出时间  

描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

作者： 夏正洪   贾鑫磊   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器   BP神经网络   滑出时间预测   滑出时间影响因素   1小时内平均滑出时间  

描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

作者： 夏正洪   贾鑫磊   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器   BP神经网络   滑出时间预测   滑出时间影响因素   1小时内平均滑出时间  

描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1