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基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法
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作者:
詹韧
张登成
郑无计
来源:
测控技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析法
S检验法
飞机燃油消耗
神经网络
k
-
描述:
针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析,并将几种神经网络的预测效果进行了对比;提出了基于K-S检验法预测结果冗余修正法并进行了修正。误差指标和预测图像表明与主成分分析结合后Elman神经网络对飞机燃油消耗的预测性能优于其他传统神经网络,且K-S检验法能够有效实现对预测结果的修正。
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基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法
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作者:
詹韧
张登成
郑无计
来源:
测控技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析法
S检验法
飞机燃油消耗
神经网络
k
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描述:
针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析,并将几种神经网络的预测效果进行了对比;提出了基于K-S检验法预测结果冗余修正法并进行了修正。误差指标和预测图像表明与主成分分析结合后Elman神经网络对飞机燃油消耗的预测性能优于其他传统神经网络,且K-S检验法能够有效实现对预测结果的修正。
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基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法
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作者:
詹韧
张登成
郑无计
来源:
测控技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析法
S检验法
飞机燃油消耗
神经网络
k
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描述:
针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析,并将几种神经网络的预测效果进行了对比;提出了基于K-S检验法预测结果冗余修正法并进行了修正。误差指标和预测图像表明与主成分分析结合后Elman神经网络对飞机燃油消耗的预测性能优于其他传统神经网络,且K-S检验法能够有效实现对预测结果的修正。