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根据【检索词:
航空备件管理 时间序列 消耗预测
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1982
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南京航空航天大学
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中国民用航空飞行学院
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北京交通大学学报
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计算机时代
(1)
第十二届中国管理科学学术年会
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关键词
基于XGBoost算法的终端区进场
航空
器飞行
时间
预测
作者:
徐文英
王大军
卢朝阳
顾明昕
来源:
北京交通大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理
进场航空器
XGBoost
飞行时间预测
描述:
为了高效调配进离场
航空
器,得到进离场
航空
器的最佳排序顺序,采用机器学习的方法对终端区进场
航空
器的飞行
时间
进行
预测
.分析终端区
航空
器飞行特点和进场
航空
器飞行
时间
的影响因素并且提出了影响飞行
时间
预测
基于智能算法优化BP的
航空
器滑出
时间
预测
作者:
朱晓波
贾鑫磊
王楚皓
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
机场场面运行效率
粒子群优化
麻雀搜索算法
BP神经网络
滑出时间
描述:
滑出
时间
是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标,科学准确地
预测
离港
航空
器的滑出
时间
,对于提升场面运行效率至关重要。首先,分析了
航空
器滑出
时间
影响因素及相关性,构建了基于反向传播(back
航空
领域需求强劲刺激铝合金
消耗
作者:
暂无
来源:
铸造
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
航空领域 铝合金 消耗 发展趋势 航天领域
描述:
航空
航天领域发展趋势表明,在短期内飞机需求强劲,长期来看这一迹象将刺激铝合金需求。
基于PCA优化的神经网络飞机燃油
消耗
预测
方法
作者:
詹韧
张登成
郑无计
来源:
测控技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析法
S检验法
飞机燃油消耗
神经网络
k
描述:
针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油
消耗
预测
方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析
基于PCA优化的神经网络飞机燃油
消耗
预测
方法
作者:
詹韧
张登成
郑无计
来源:
测控技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析法
S检验法
飞机燃油消耗
神经网络
k
描述:
针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油
消耗
预测
方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析
基于PCA优化的神经网络飞机燃油
消耗
预测
方法
作者:
詹韧
张登成
郑无计
来源:
测控技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析法
S检验法
飞机燃油消耗
神经网络
k
描述:
针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油
消耗
预测
方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析
航空
发动机可靠寿命
消耗
评估方法
作者:
傅惠民
付越帅
李子昂
来源:
机电产品开发与创新
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
单机寿命监控
燃气轮机
疲劳蠕变
压力容器
寿命管理
描述:
针对
航空
发动机零件受到疲劳蠕变作用的情况,提出一种
航空
发动机可靠寿命
消耗
评估方法。首先建立了一种
航空
发动机零件可靠寿命评估的加速系数方法,可以将试验载荷谱下的可靠寿命高精度地转换为标准循环和实际使用
航空
器巡航阶段燃油
消耗
所致温室效应评估的研究综述
作者:
刘志昊
胡荣
张军峰
陈艳彦
孙娇娇
来源:
环境保护科学
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
巡航阶段
评估指标
民航运输
缓解措施
温室效应
描述:
缓解
航空
器巡航阶段的温室效应是实现民航绿色发展、应对气候变化的有效途径。文章首先概述了
航空
器巡航阶段温室效应的诱发因素,具体可分为温室气体(如CO2、NOx、HC)与生成物(如凝结尾),梳理了主要
基于性能保障分析的飞机
备件
需求
预测
模型
作者:
涂继亮
余洪
余松
王彦晓
来源:
海军航空工程学院学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
基于性能的保障
备件需求
保障性分析
效能指标
描述:
基于性能的后勤保障其实质就是购买性能而不是传统的购买产品和服务。目前这已成为美国国防部首选的产品保障策略。鉴于目前飞行训练任务期间
备件
需求量
预测
方法与定期维修保障模式顶层指标相脱节,
预测
结果无法适应
基于GM(
1,1
)模型的新机
备件
需求
预测
作者:
孙伟奇
郭峰
刘臣宇
史玉敏
来源:
环境技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
新机备件
灰色理论
需求预测
1)模型
GM(1
描述:
基于GM(
1,1
)模型的新机
备件
需求
预测
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