三次指数平滑法在民航客运量预测中的应用

作者： 钟丽燕   来源： 经贸实践 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 三次指数平滑法   预测   民航客运量  

描述： 文章选取了浙江省1996-2015年民航客运人数,建立了三次指数平滑模型,对该省的民航客运量进行预测,所得的预测值与给出的实际值误差较小,验证了用此模型预测民航客运量的合理可行性。模型的结果和分析

三次指数平滑法在民航客运量预测中的应用

作者： 钟丽燕   来源： 经贸实践 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 三次指数平滑法   预测   民航客运量  

描述： 文章选取了浙江省1996-2015年民航客运人数,建立了三次指数平滑模型,对该省的民航客运量进行预测,所得的预测值与给出的实际值误差较小,验证了用此模型预测民航客运量的合理可行性。模型的结果和分析

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

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

基于多元回归模型的航空运输客运量预测

作者： 蔡文婷   彭怡   陈秋吉   来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 多元回归   需求预测   灰色综合关联分析   民航客运量   影响因素  

描述： ,以此结果为基础建立多元回归模型,并对多元回归模型进行检验。用2010年—2016年的民航运输客运量历史数据对所构建多元回归模型的预测值进行比较分析,验证多元回归模型的有效性,并与时间序列法

基于多元回归模型的航空运输客运量预测

作者： 蔡文婷   彭怡   陈秋吉   来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 多元回归   需求预测   灰色综合关联分析   民航客运量   影响因素  

描述： ,以此结果为基础建立多元回归模型,并对多元回归模型进行检验。用2010年—2016年的民航运输客运量历史数据对所构建多元回归模型的预测值进行比较分析,验证多元回归模型的有效性,并与时间序列法

民用航空发动机低压转子振动值预测与研究

作者： 姜春生   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 民用航空发动机   振动值研究   PSO   ELM模型   ARIMA模型   故障预测  

描述： 民用航空发动机低压转子振动值预测与研究

民用航空发动机低压转子振动值预测与研究

作者： 姜春生   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 民用航空发动机   振动值研究   PSO   ELM模型   ARIMA模型   故障预测  

描述： 民用航空发动机低压转子振动值预测与研究

基于ARIMA模型的民用航空发动机低压转子振动故障分析

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  

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。

基于ARIMA模型的民用航空发动机低压转子振动故障分析

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  

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。