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根据【关键词:
LSTM,预测性维修,深度学习,神经网络
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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
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