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- 基于机器学习方法的航空消耗件需求自适应预测
- 作者： 付维方 穆彩虹 刘英杰 来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空消耗件 需求模式识别 SOFM神经网络 动态预测
- 描述： 实现不同航材需求模式识别、多预测方法决策及同一航材多阶段动态预测。通过某航空公司实例验证表明该自适应框架具有较好的应用效果，适用于各类型的消耗备件需求预测。
- 基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）
- 作者： 李楠 焦庆宇 朱新华 王少聪 来源： Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 场面运行 滑行时间 深度学习 航空运输
- 描述： 随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空
- 基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
- 作者： 叶博嘉 鲍序 刘博 田勇 来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理 机器学习 特征重要度 随机森林 进近飞行时间预测
- 描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近
- 基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
- 作者： 叶博嘉 鲍序 刘博 田勇 来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理 机器学习 特征重要度 随机森林 进近飞行时间预测
- 描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近
- 基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
- 作者： 赵征 冯事成 宋梅雯 胡莉 陆莎 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习 XGBoost 动态滑行时间 航空运输 样本量
- 描述： 对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测
- 离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型
- 作者： 夏正洪 贾鑫磊 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器 BP神经网络 滑出时间预测 滑出时间影响因素 1小时内平均滑出时间
- 描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1小时内平均滑出时间
- 基于随机森林和时间卷积网络的航空发动机故障预测
- 作者： 王秀娜 鲁守银 任飞 来源： 计算机时代 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 时间卷积网络 随机森林 故障预测
- 描述： 航空发动机作为一种极其精密的设备，其内部传感器的运行状态决定了发动机能否稳定运行。因此，利用传感器的运行数据进行故障预测是维护发动机健康运行的关键。针对现阶段发动机故障预测精确度低的问题，提出了一种
- 离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型
- 作者： 夏正洪 贾鑫磊 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器 BP神经网络 滑出时间预测 滑出时间影响因素 1小时内平均滑出时间
- 描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1小时内平均滑出时间