关键词
基于时间序列的民用运输航空器碳排放预测研究
作者: 向小军   杨志晗   赵赶超   来源: 现代计算机 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 时间序列   LSTM   ARIMA   WOA   碳排放  
描述: 随着中国民航业的高速发展,运输航空器的碳排放问题逐渐引起关注。采用时间序列的方法建立了传统的差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型以及优化的长短期记忆网络(LSTM)模型,对航空器碳排放量、碳排放强度以及吨公里碳排放量进行了预测,通过鲸鱼优化算法(WOA)对LSTM中的学习率和隐藏节点数进行优化,避免了人为选择参数的主观性和盲目性,有利于提高模型预测的准确性。通过对比两种模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),ARIMA模型在航空器碳排放预测中有较好表现,WOA-LSTM模型在碳排放强度、吨公里碳排放的预测中有较好表现。
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
基于神经网络的民航客运量的预测研究
作者: 唐甜甜     张佳明     姜为     王海   来源: 现代计算机 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: BP模型   民航客运量   预测分析   神经网络   ARIMA模型  
描述: 为准确预测民航客运量,解决传统模型无法精准捕捉不稳定客运量的波动问题,选取更可靠的BP模型,以此挖取数据的非线性以及非平稳特征和规律。针对近17年的时间序列民航客运量进行预测研究,构建BP神经网络
< 1
Rss订阅