基于BP神经网络航空情报员人因失误的风险预警机制研究

作者： 李培   来源： 成都航空职业技术学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 风险预警   BP神经网络   指标体系   人因失误  

描述： 从人、机、环、管四个方面对情报员人因失误影响因素进行研究，通过对各影响因素相关性分析，构建情报员人因失误风险预警指标体系，运用BP神经网络建立起相应的情报员人因失误的风险预警机制。

基于QAR的A320系列飞机空调故障分析和预测方法研究

作者： 张灵杰   来源： 电子科技大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据   支持向量机   极限学习机   BP神经网络   A320空调系统  

描述： 基于QAR的A320系列飞机空调故障分析和预测方法研究

基于运行数据的飞行员安全绩效评估研究

作者： 叶亮   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR   安全绩效   飞行安全   时间序列相似度   离群点检测  

描述： 基于运行数据的飞行员安全绩效评估研究

基于BP神经网络的航空公司债务风险形成与传染机理研究

作者： 田利军   王皓羽   张秀   徐森雨   来源： 商业会计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 债务风险   BP神经网络   传染机理   航空公司  

描述： 我国民航业在进入多元化发展阶段的同时，也面临着高债务风险和现金流短缺的问题。文章以风险管理理论为基础，从企业、供应链、行业、区域四个层次剖析我国四大航空公司债务风险的形成和传染机理，运用主成分分析法和BP神经网络定量测度模型和预警模型对四大航空公司债务风险进行实证检验，验证模型具有较好的预测效果。得出结论：航空公司债务风险形成的内部因素主要是自身偿债能力和盈利能力的下降，同时航空公司债务风险会沿着区域、供应链传染，最后基于政府和企业视角提出债务风险防控建议。

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大修周期主要因素的基础上，采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素，并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空发动机大修数据对PCA-BP模型进行训练和测试，并与BP神经网络模型进行比较，结果表明PCA-BP模型预测精度更高，验证了方法的有效性。

基于三次样条插值BP神经网络的航空阻力伞供应决策模型

作者： 谷雨轩   徐常凯   肖凯锐   来源： 科技与创新 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 阻力伞   供应决策   BP神经网络   三次样条插值  

描述： 针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题，提出一种阻力伞供应数量模型，首先通过三次样条插值扩充样本数据，然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择，最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型，为保障决策提供了有效的方法，对于提升保障效率具有重要意义。

基于机器学习的航空器着陆跑道占用时间预测研究

作者： 谢玉冰   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据   着陆跑道占用时间   BP神经网络   SHAP模型  

描述： 基于机器学习的航空器着陆跑道占用时间预测研究

基于飞参数据与BP神经网络的航空发动机动态建模

作者： 李帅国   彭靖波   王玮轩   郑劲松   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机   BP神经网络   飞参数据   动态建模  

描述： 基于飞参数据与BP神经网络的航空发动机动态建模

基于状态辨识的航空发动机转子叶片剩余寿命模型

作者： 刘建勋   翟旭升   谢岩甫   罗志煌   答宇航   来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 模型辨识   支持向量机   航空发动机   剩余寿命   工作叶片  

描述： 为有效评定航空发动机转子叶片的检查更换周期，防止叶片过度使用危及飞行安全，将叶片在不同使用阶段的装机工作时间，及典型部位的表面残余应力，作为表征叶片剩余寿命的状态参数，提出了叶片剩余寿命模型的表达形式。以现役航空发动机部分转子叶片为对象，跟踪获得叶片工作历程中，不同阶段的状态参数以及叶片到寿失效信息，采用支持向量机算法和滚动优化方式，建立了叶片剩余寿命状态参数辨识模型。应用结果表明，模型准确性随着时间增长和可用样本数量增加而逐渐提高，预期应用价值明显。

基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测

作者： 马玉猛   来源： 滨州学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   预测   燃油流量   粒子群算法   经验模态分解  

描述： 提出了一种EMD与SVM的组合预测模型，对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理，应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解，得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量进行预测。在预测过程中，采用PSO算法对支持向量机的参数进行优化，最后叠加各分量得到预测数据。采用通航飞机实际飞行数据进行验证，结果表明：该组合模型可以有效地预测燃油流量，准确率较高，其MSE可以达到0.254,高于传统的单一预测模型。