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- 基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
- 作者： 尹玥 吴闯洋 来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 万有引力算法 航空发动机 故障诊断 Elman神经网络
- 描述： 提出基于万有引力算法的Elman神经网络的故障诊断方法,即GSA-Elman神经网络,采用万有引力算法,优化Elman神经网络的初始权值和阈值。以PW4000发动机为例,将GSA-Elman算法、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。
- 基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
- 作者： 尹玥 吴闯洋 来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 万有引力算法 航空发动机 故障诊断 Elman神经网络
- 描述： 提出基于万有引力算法的Elman神经网络的故障诊断方法,即GSA-Elman神经网络,采用万有引力算法,优化Elman神经网络的初始权值和阈值。以PW4000发动机为例,将GSA-Elman算法、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。
- 基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究
- 作者： 尹玥 来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 万有引力算法 故障诊断 Elman神经网络
- 描述： 基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究
- 基于混沌PSO＿Elman网络的航空发动机基线挖掘
- 作者： 瞿红春 林文斌 许旺山 郭龙飞 来源： 中国民航大学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 基线挖掘 航空发动机 粒子群算法 混沌 Elman神经网络
- 描述： 为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合,并与传统的误差反向传播网络(BP)、Elman网络、支持向量机(SVM)等模型的拟合误差进行对比。结果表明:在训练数据、测试数据、训练次数均相同的情况下,混沌PSO_Elman模型的拟合精度高于其他传统模型;当训练样本减少时,其拟合精度依然高于传统模型,证明该模型具有更强的学习能力。
- 基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测
- 作者： 林家泉 孙凤山 李亚冲 庄子波 来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调 能耗预测 飞机客舱 粒子群算法 Elman神经网络
- 描述： 为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时，客舱能耗的预测精度，提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析，得出了二者合理的取值范围，将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合，构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数，对其进行非线性的动态调节，并引入了变异因子，提出了一种跳出局部最优的策略，防止PSO陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中，与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升，该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据，对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。
- 基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测
- 作者： 林家泉 孙凤山 李亚冲 庄子波 来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调 能耗预测 飞机客舱 粒子群算法 Elman神经网络
- 描述： 为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时，客舱能耗的预测精度，提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析，得出了二者合理的取值范围，将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合，构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数，对其进行非线性的动态调节，并引入了变异因子，提出了一种跳出局部最优的策略，防止PSO陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中，与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升，该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据，对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。
- 我国航空运动产业发展研究
- 作者： 汪丽 来源： 体育文化导刊 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调 能耗预测 飞机客舱 粒子群算法 Elman神经网络
- 描述： 通过实地调查法、专家访谈法等,对我国航空运动产业发展进行研究。当前我国航空运动产业发展迎来四大机遇:产业政策利好,经济水平保障,低空空域开放,行业体制改革;面临四大挑战:管理观念陈旧,基础设施匮乏,空域孤岛严重,社会认知度低。提出促进我国航空运动产业可持续发展的对策:深化体制改革,强化政策保障;加强人才和基础设施建设,夯实产业基础;做好赛事培育,打造自主品牌;注重市场营销,优化消费环境。
- 基于混沌PSO＿Elman网络的航空发动机基线挖掘
- 作者： 瞿红春 林文斌 许旺山 郭龙飞 来源： 中国民航大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 基线挖掘 航空发动机 粒子群算法 混沌 Elman神经网络
- 描述： 为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合,并与传统的误差反向传播网络(BP)、Elman网络、支持向量机(SVM)等模型的拟合误差进行对比。结果表明:在训练数据、测试数据、训练次数均相同的情况下,混沌PSO_Elman模型的拟合精度高于其他传统模型;当训练样本减少时,其拟合精度依然高于传统模型,证明该模型具有更强的学习能力。