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根据【关键词:
QAR数据,Granger因果检验,硬着陆预测,神经网络,可解释性
】搜索到相关结果
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关键词
基于统计的飞机滑行状态识别方法及油耗研究
作者:
谢春生
余志伟
来源:
航空计算技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
QAR数据
滑行
燃油流量
状态识别
描述:
飞机地面滑行状态及其合理设定推力是准确计算污染物排放和地面滑行路径优化的基础。采用大量机载QAR数据,通过对数据插值填补空白项,构建CCSD算法识别滑行状态并研究其与推力的关系。经研究表明,飞机在地面转弯、停止、匀速、刹车和急刹车等滑行时,燃油流量变化不明显,只有飞机加速持续10 s以上且最终速度大于15 kn的加速状态,燃油流量才会明显变化。
基于MIV-HPO-CatBoost的航空发动机振动预测
作者:
曲春刚
李月
来源:
航空计算技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
QAR数据
HPO优化算法
CatBoost
振动预测
描述:
基于MIV-HPO-CatBoost的航空发动机振动预测
基于集成学习的航空发动机排气温度预测
作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
排气温度
神经网络
描述:
准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而,传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法,被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理,提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法,避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。
基于
神经网络
的高原机场飞机离地速度计算方法
作者:
陈肯
李梁昆
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
离地速度
神经网络
高原机场
飞机性能
描述:
数据进行对比并进行分析。均方误差为4.128 9,均方根误差为5.612
1
。使用
神经网络
计算方法效率高,误差小,可应用于不同高原机型在不同影响因素下的离地速度计算,对高原机场运行和机场跑道长度设计有一定参考价值。
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