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- 基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法研究
- 作者： 刘康 肖娜 来源： 计算机测量与控制 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 BP神经网络 寿命预测 堆叠自编码
- 描述： 基于堆叠稀疏自编码神经网络的航空发动机剩余寿命预测方法研究
- 基于ABC-BP神经网络的航空发动机故障诊断方法研究
- 作者： 朱涛 来源： 电子制作 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： ABC 航空发动机 BP神经网络 故障诊断
- 描述： 航空航天领域是国家科技发展的重点创新项目,航空发动机是航天飞机的动力保障系统,其故障诊断研究一直处于重要的研究地位,运用ABC-BP神经网络的诊断模型构建,是目前正在发展创新的诊断方法。本文首先对ABC-BP神经网络与航空发动机诊断模型简要概述;其次,对ABC-BP神经网络在航空发动机故障诊断中存在的不足综合分析;最后,针对ABC-BP神经网络在航空发动机故障诊断中的优化应用提出合理性建议。
- 基于BP神经网络的北京民航客运量预测
- 作者： 张良勇 郭猛 来源： 河北企业 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 网络拓扑结构 BP神经网络 民航客运量
- 描述： 本文首先从经济、旅游、竞争、机场运营能力四个方面构建影响北京民航客运量的指标体系,通过相关分析最终得到8个影响北京民航客运量的因素。然后把得到的8个影响因素作为BP神经网络的输入节点,通过对BP神经网络的不断训练,当BP神经网络的隐含层为11个时模型的性能最优。
- 多传感器飞机货舱火警探测系统研究
- 作者： 张红梅 叶慧 郑罡 周洁敏 肖朝康 来源： 重庆理工大学学报(自然科学) 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机货舱 BP神经网络 集装箱火警探测系统 MATLAB
- 描述： 以提高飞机货舱火警探测系统的可靠性为目的,结合多传感器数据融合理论,分析不同火警探测器的特性,建立BP神经网络三融合固定火警探测系统。针对飞机货舱对火灾探测系统的要求,设计便携式集装箱火警探测系统;借助Matlab进行仿真,将集装箱火警探测系统和三融合火警探测系统组合成为新型飞机货舱火警探测系统,能够监测货舱是否发生明火警告、阴燃火警告或者集装箱火警告,创建火警探测系统GUI界面,将探测数据及融合结果数据呈现在用户图形界面。
- 基于PCA-BP的飞机爬升段油耗分析模型
- 作者： 胡小娜 来源： 科技创新与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析 油耗模型 BP神经网络 航班油耗
- 描述： 鉴于航班油耗影响因素众多、各因素对油耗贡献相差很大、各因素之间耦合关系复杂、非线性关系显著,对爬升段航班油建立模型困难,提出基于PCA-BP方法的油耗分析模型,该方法利用PCA对数据进行降维处理,并用BP神经网络建立油耗模型。结果表明PCA对数据降维作用明显,BP神经网络具有良好的逼近能力和动态特征响应,PCA-BP模型有实际参考价值。
- 航空发动机故障诊断方法研究
- 作者： 高树伟 来源： 科技展望 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络 故障诊断 指印图 模糊聚类分析
- 描述： 针对航空发动机的特点,提出一种利用BP神经网络和模糊聚类分析的航空发动机故障诊断方法,进行了BP神经网络的建立及训练相关初始化参数的设置,提取指印图中的故障数据,并引入噪声作为发动机的故障数据,分别利用这两种方法进行故障诊断,并对两种方法做出比较。
- 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。