基于集成学习的航空发动机高压转子振动故障决策模型研究

作者： 李隆齐   来源： 大连理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 集成学习   决策模型   航空发动机   特征选择   高压转子振动故障  

描述： 基于集成学习的航空发动机高压转子振动故障决策模型研究

基于集成学习的航空发动机高压转子振动故障决策模型研究

作者： 李隆齐   来源： 大连理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 集成学习   决策模型   航空发动机   特征选择   高压转子振动故障  

描述： 基于集成学习的航空发动机高压转子振动故障决策模型研究

基于数据融合的航空发动机排气温度测量

作者： 雷伟   来源： 中国民航大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机排气温度   多传感器   数据融合  

描述： 针对某型飞机发动机排气温度测量采用传感器配置不合理、算法存在局限性,不能对故障传感器进行有效识别等问题,对传感器重新布局设计,通过小波变换对数据进行预处理,去除其中的噪声因素,利用多传感器数据融合技术进行深入优化,并检验了在传感器故障情况下各算法的辨识性。最后通过实验对5种算法进行对比分析,结果表明基于数据融合的处理方法具有更高的精确度和故障识别能力。

基于数据融合的航空发动机排气温度测量

作者： 雷伟   来源： 中国民航大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机排气温度   多传感器   数据融合  

描述： 针对某型飞机发动机排气温度测量采用传感器配置不合理、算法存在局限性,不能对故障传感器进行有效识别等问题,对传感器重新布局设计,通过小波变换对数据进行预处理,去除其中的噪声因素,利用多传感器数据融合技术进行深入优化,并检验了在传感器故障情况下各算法的辨识性。最后通过实验对5种算法进行对比分析,结果表明基于数据融合的处理方法具有更高的精确度和故障识别能力。

基于深度迁移学习的大飞机试飞时间序列数据预测研究

作者： 熊鹏   来源： 上海交通大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空大数据   循环神经网络   时间序列预测   深度迁移学习  

描述： 基于深度迁移学习的大飞机试飞时间序列数据预测研究

基于深度学习点过程的航空电子设备故障预测

作者： 汪韦怡   来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 时间序列预测   点过程   深度学习   航空电子设备故障预测  

描述： 基于深度学习点过程的航空电子设备故障预测

基于LSTM的民航客运量预测方法

作者： 李伟   申浩   凤少伟   孙朝云   呼延菊   来源： 2019世界交通运输大会 年份： 2019 文献类型 ： 会议论文 关键词： 长短期记忆模型   时间序列预测   民航客运量  

描述： 基于LSTM的民航客运量预测方法

作者： 宋瑞涵     陈静杰   来源： 计算机仿真 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列预测   数据分解   门控循环单元   “双碳”目标  

描述：

基于深度迁移学习的大飞机试飞时间序列数据预测研究

作者： 熊鹏   来源： 上海交通大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空大数据   循环神经网络   时间序列预测   深度迁移学习  

描述： 基于深度迁移学习的大飞机试飞时间序列数据预测研究

基于深度学习点过程的航空电子设备故障预测

作者： 汪韦怡   来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 时间序列预测   点过程   深度学习   航空电子设备故障预测  

描述： 基于深度学习点过程的航空电子设备故障预测