关键词
航空地磁探测中地磁矢量测量误差补偿算法研究
作者: 胡浪   来源: 华中科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 航磁补偿   遗传算法   BP神经网络   地磁三分量   岭回归估计  
描述: 航空地磁探测中地磁矢量测量误差补偿算法研究
航空地磁探测中地磁矢量测量误差补偿算法研究
作者: 胡浪   来源: 华中科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 航磁补偿   遗传算法   BP神经网络   地磁三分量   岭回归估计  
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面向大型航空构件形/性控制的局部控流和模具控温模锻工艺研究
作者: 姜静   来源: 华中科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 模具控温方法   遗传算法   BP神经网络   模锻   飞机起落架   数值模拟   主应力法   局部控流方法  
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面向大型航空构件形/性控制的局部控流和模具控温模锻工艺研究
作者: 姜静   来源: 华中科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 模具控温方法   遗传算法   BP神经网络   模锻   飞机起落架   数值模拟   主应力法   局部控流方法  
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基于BP神经网络的我国航空货运竞争力水平分析——以航空公司的视角
作者: 戴澍   来源: 岳阳职业技术学院学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空货运   BP神经网络   竞争力  
描述: 随着商业发展和消费水平的增加,我国航空货运业进入了新一轮的上升周期,空运需求急速发展。要提高国内航空货运效率,保证行业间的良性竞争竞争力水平的研究显得尤为重要。该文从航空公司的角度出发,构建航空公司货运情况竞争力水平评价指标体系,依托BP神经网络测算各航空公司的竞争力情况。结合当前的先进理念,提出我国航空公司可持续发展的建议,为航空货运发展提供理论依据。
基于BP神经网络模型的我国航空公司财务风险预警实证研究
作者: 孙新宪   李夏琳   来源: 交通财会 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 财务预警   BP神经网络   航空公司  
描述: 随着国内经济体制改革不断深化和航权的不断开放,我国航空公司以其自身航线网络的覆盖为全国乃至世界的经济联络和交流做出了突出的贡献,然而,错综复杂的经济环境决定了航空公司更需防范潜在的财务风险,避免陷入财务危机。本文将采取主成分分析方法来对所选取的预警指标降低维度进行优化,运用优化后的预警指标构建基于BP神经网络模型的航空公司财务风险预警模型。本文选取2004年至2016年(剔除数据不全年份)四大航空公司共49个样本的财务和非财务数据,对2005年至2017年航空公司的财务风险进行预测。其中,38个样本作为训练样本,11个作为检测样本,检测结果表明:基于BP神经网络模型的航空公司财务风险预警模型具有较好的预测效果,可以进行有效的财务预警。
基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
作者: 薛永亮   陈振林   来源: 计算机测量与控制 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: BP神经网络   预测   故障率  
描述: 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。
基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
作者: 薛永亮   陈振林   来源: 计算机测量与控制 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: BP神经网络   预测   故障率  
描述: 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。
基于多种预测的飞机故障率预测
作者: 王常衡   罗钦   卢曼   李嘉伟   来源: 计算机产品与流通 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 灰色预测   BP神经网络   飞机故障率  
描述: 本文使用BP神经网络和灰色预测对主要燃料系统故障率进行预测,并对两种方法的预测结果进行分析对比。
基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
作者: 薛永亮   陈振林   来源: 计算机测量与控制 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: BP神经网络   预测   故障率  
描述: 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。
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