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根据【关键词:BP模型,民航客运量,预测分析,神经网络,ARIMA模型】搜索到相关结果 161 条
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基于ARIMA模型的民用航空发动机低压转子振动故障分析
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作者:
徐建新
姜春生
马超
来源:
科学技术与工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
民用航空发动机
回归分析法
振动
转速特性
ARIMA模型
故障预测
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描述:
民用航空发动机运行数据是航空公司制定发动机维护方案的重要参考依据。针对某航空公司CFM56-7B发动机的振动值变化趋势提出了一种基于回归分析和ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型的故障分析方法。采用回归分析法对各航段发动机振动值和转速之间的关系进行回归拟合,针对指数拟合方程的指数项系数建立ARIMA分析模型,得到方程拟合系数预测值与真实值之间的对应关系并分析结果,从而预判发动机是否有振动故障征兆。结果表明,ARIMA模型能够较好地描述发动机振动-转速拟合系数变化趋势,能够有效地预测发动机振动故障,可为航空公司制定发动机维护方案提供重要依据。
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基于航空燃料企业的双重预防机制建设和运行评估研究
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作者:
成君宝
赵艳辉
韩书新
王艳芳
王锐
张恒硕
来源:
化工管理
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
优化
安全管理
神经网络
双重预防机制
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描述:
文章基于航空燃料企业对安全风险分级管控和隐患排查治理的双重预防机制进行研究,细化双重预防机制基本概念及创建方法,研究航空燃料企业双重预防机制的建设,利用BP神经网络进行运行效果评价,分析特有风险事件和基于双重预防机制系统的安全管理优化。
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基于航空燃料企业的双重预防机制建设和运行评估研究
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作者:
成君宝
赵艳辉
韩书新
王艳芳
王锐
张恒硕
来源:
化工管理
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
优化
安全管理
神经网络
双重预防机制
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描述:
文章基于航空燃料企业对安全风险分级管控和隐患排查治理的双重预防机制进行研究,细化双重预防机制基本概念及创建方法,研究航空燃料企业双重预防机制的建设,利用BP神经网络进行运行效果评价,分析特有风险事件和基于双重预防机制系统的安全管理优化。
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基于神经网络特征线提取的飞机位姿识别方法研究
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作者:
陈长俊
唐丹
杨浩
游安清
潘旭东
来源:
强激光与粒子束
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
数据集增强
位姿识别
神经网络
特征线提取
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描述:
为实现复杂情况下的飞机位姿识别,提出了基于神经网络特征线提取的位姿识别新方法。该方法利用3D模型进行图像渲染,通过添加背景形成数据集,为提高算法鲁棒性进行了数据集增强。特征线提取模型采用卷积神经网络
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基于神经网络的高原机场飞机离地速度计算方法
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作者:
陈肯
李梁昆
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
离地速度
神经网络
高原机场
飞机性能
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描述:
进行对比并进行分析。均方误差为4.128 9,均方根误差为5.612 1。使用神经网络计算方法效率高,误差小,可应用于不同高原机型在不同影响因素下的离地速度计算,对高原机场运行和机场跑道长度设计有一定参考价值。
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视线追踪联合脑电的飞行员操纵意图检测方法
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作者:
蒋光毅
王长元
刘洲洲
来源:
西安工业大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
脑电
视线追踪
操纵意图检测
神经网络
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描述:
为解决基于飞行员行为与生理数据的飞行员意图分析问题,采用视线追踪设备和脑电仪实时记录飞行员视觉注视行为和脑电信号,并采用转换编码器-卷积神经网络模型(Transformer Encoder-CNN
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含执行器非线性的多操纵面飞机自适应跟踪控制
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作者:
刘棕成
陈勇
董新民
薛建平
程建锋
王族统
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应控制
多操纵面飞机
执行器非线性
神经网络
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描述:
针对含执行器非线性多操纵面飞机跟踪控制困难的问题,基于控制分配提出了一种鲁棒自适应神经网络控制方法。推导了含执行器非线性的多操纵面飞机控制分配方程。设计了自适应神经网络对系统中的非线性不确定项进行
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基于BP神经网络的民用飞机交易价格预测
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作者:
盛鸣剑
张康
来源:
中国民航大学学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
预测
民用飞机
神经网络
交易价格
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描述:
机长、翼展、机高、最大起飞重量、最大商载、航程、巡航速度、客座数、货运能力、发动机推力、机龄等输入模型,尝试建立一种基于BP神经网络的民机交易价格预测模型。使用行业交易样本数据对神经网络模型进行训练
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基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
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作者:
侯启真
李泽
姬雨初
王阳
来源:
计算机仿真
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
预测误差
神经网络
布谷鸟搜索算法
预测平均投票数
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描述:
针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。
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基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
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作者:
侯启真
李泽
姬雨初
王阳
来源:
计算机仿真
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
预测误差
神经网络
布谷鸟搜索算法
预测平均投票数
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描述:
针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。
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