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- 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LSTM自编码器的航空发动机故障检测
- 作者： 张忍 白杰 来源： 航空计算技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 LSTM 发动机健康管理 故障检测 自编码器
- 描述： 故障检测作为航空发动机健康管理的主要内容之一，是保证航空发动机的安全性、可靠性和经济性的重要手段。针对发动机发生概率最大的气路部件故障，提出了一种长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory, LSTM)和自编码器(Auto-Encoder, AE)结合的故障检测方法，利用T-MATS(The Toolbox for the Modeling and Analysis of Thermodynamic Systems)热力学仿真软件包中的航空发动机模型，进行仿真实验，仿真了单一和混合故障以及不同故障程度的数据样本，用健康数据样本训练构建故障检测模型，故障数据样本进行模型测试，根据核密度估计和箱型图结合的方法确定统计量和控制限，从而进行故障检测。实验结果表明了所提方法的可行性和有效性，具有一定的工程应用价值，与传统自编码器方法检测结果进行对比，LSTM自编码器的故障检测率提高最高达20%。
- 基于STFT与LSTM的商用大飞机电源数据异常检测
- 作者： 曹子豪 来源： 上海交通大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： LSTM 时间序列预测 STFT 大飞机电源 异常检测
- 描述： 基于STFT与LSTM的商用大飞机电源数据异常检测
- 基于多分类器融合的飞机机电系统故障诊断研究
- 作者： 宗圣凯 来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 循环神经网络 卷积神经网络 LSTM 余弦相似度 DS证据理论
- 描述： 基于多分类器融合的飞机机电系统故障诊断研究
- 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
- 作者： 李雪 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 LSTM 机场场面轨迹预测 深度学习 PSO
- 描述： 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
- 基于STFT与LSTM的商用大飞机电源数据异常检测
- 作者： 曹子豪 来源： 上海交通大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： LSTM 时间序列预测 STFT 大飞机电源 异常检测
- 描述： 基于STFT与LSTM的商用大飞机电源数据异常检测
- 基于多分类器融合的飞机机电系统故障诊断研究
- 作者： 宗圣凯 来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 循环神经网络 卷积神经网络 LSTM 余弦相似度 DS证据理论
- 描述： 基于多分类器融合的飞机机电系统故障诊断研究
- 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
- 作者： 李雪 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 LSTM 机场场面轨迹预测 深度学习 PSO
- 描述： 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究