关键词
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
航空煤油飞行消耗量准确预测仿真
作者: 陈霖周廷   来源: 现代制造技术与装备 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 组合导航   可观测度   卡尔曼滤波  
描述: 开展了基于15维滤波模型的航空遥感SINS/GNSS组合导航系统可观测度分析的研究,运用基于奇异值分解的分段线性定常系统可观测性分析理论,分析SINS/GNSS组合导航系统可观测度和载体机动的关系,得出最佳载体机动方案。
基于粗糙集的航空装备作战消耗分析与预测
作者: 邵雨晗   辛后居   崔阳   王梦玉   来源: 火力与指挥控制 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 属性约简   粗糙集   消耗预测   航空装备   离散化  
描述: 针对目前航空装备消耗的数据量庞大繁杂,影响航空装备消耗的因素种类多样的现状,将粗糙集理论引入航空装备的消耗预测研究。通过数据离散和属性约简提取了影响航空装备消耗的重要因素并计算了相应的权值,剔除
航空装备维修器材单装消耗、周转和库存限额标准研究
作者: 郭峰   强海滨   来源: 军事运筹与系统工程 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 库存限额标准   单装周转标准   航空装备   单装消耗标准   维修器材  
描述: 针对航空装备维修器材筹措缺少可靠的参照标准问题,重点研究了航空装备维修器材单装消耗、周转和库存限额标准问题。阐述了单装消耗标准、单装周转标准、库存限额标准之间的关系。制定了标准制定的原则和方法;有
考虑误差不确定的航空制导弹药使用消耗预测方法
作者: 刘显光   张晓丰   苗青林   高杨军   秦丕胜   来源: 空军工程大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空制导弹药   消耗预测   最高密度域   误差不确定性   核密度估计  
描述: 针对航空制导弹药的使用消耗预测问题,分别建立了航空制导弹药使用消耗预测和区间预测模型。根据航空制导弹药使用消耗数据小样本、非线性和随机性强等特点,采用支持向量回归模型来对航空制导弹药使用消耗数据
基于GA/BP神经网络航空涡轮组件再制造工时预测
作者: 刘文杰   余昊   陈冬梅   来源: 机械设计 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 遗传算法   BP神经网络   航空涡轮组件   再制造工时预测  
描述: 如何快速准确测定航空涡轮组件再制造工时是严重困扰我国航空发动机大修企业的一个难题。文中首次辨识和量化影响航空涡轮组件再制造工时的主要因素;之后构建一种新的再制造工时预测GA/BP神经网络。该网络采用
动态灰色模型在航空弹药维修器材消耗规律中的应用
作者: 周一鸣   王茜   杨硕   来源: 物流科技 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 动态灰色模型   消耗规律   MATLAB   航空弹药维修器材  
描述: 研究并掌握航空弹药维修器材消耗规律,对做好航空弹药器材的保障工作有着重要的意义。基于此,研究了动态灰色模型,并成功将其应用于某型航空弹药维修器材消耗预测。实践及理论证明,动态灰色预测模型由于实时
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: 企业状态不稳定性、消耗件故障规律不确定性及需求特征的动态性,特别是新冠疫情期间航空公司航班的大量停飞和逐渐恢复导致固定单一需求预测方法存在较大偏差。基于平均绝对误差和均方误差进行不同需求模式预测方法
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