关键词
航空电动燃油泵级联预测控制研究
作者: 徐敏   来源: 南京航空航天大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: 矢量控制   遗传算法   有限集预测控制   航空电动燃油泵   预测控制  
描述: 航空电动燃油泵级联预测控制研究
基于多种预测算法的飞机故障预测效果研究
作者: 朱兴动   章思宇   宋建华   来源: 兵工自动化 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   Fisher判别法   随机森林   Kappa系数   逻辑回归   故障预测  
描述: 为大幅提高飞机的维修故障预测精度,在充分研究Fisher判别法、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种算法的基础上,使用某型飞机故障维修记录数据作为基础数据集,在R平台上实现这4种算法,以分析比较4种算法在故障预测上的效果差异。结果表明,支持向量机的预测效果最好。
IBA预测2020航空业将面临强劲阻力
作者: 王妙香   来源: 中国航空报 年份: 2020 文献类型 : 报纸
描述: 据外媒报道,总部位于英国萨里郡莱瑟黑德的独立航空咨询机构IBA近日发布了《2020年市场更新》,称2020年全球航空市场将面临各种各样的挑战。尽管宏观经济形势相对温和,但航空业在未来一年仍需经受一系列冲击。其中关键挑战是来自波音737MAX长期停飞的影响,2019年,波音
全文:据外媒报道,总部位于英国萨里郡莱瑟黑德的独立航空咨询机构IBA近日发布了《2020年市场更新》,称2020年全球航空市场将面临各种各样的挑战。尽管宏观经济形势相对温和,但航空业在未来一年仍需经受一系列冲击。其中关键挑战是来自波音737MAX长期停飞的影响,2019年,波音
广州白云国际机场航空客运需求预测
作者: 邓院昌   马磊   来源: 科技创新导报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空业务量   需求预测   广州白云国际机场  
描述: 广州白云国际机场航空客运需求预测
基于健康指数相似的航空发动机剩余寿命预测
作者: 曹惠玲   梁佳旺   崔科璐   来源: 科学技术与工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 健康指数   时间序列   航空发动机   相似性寿命预测   聚类分析  
描述: 基于健康指数相似的航空发动机剩余寿命预测
基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测
作者: 曹惠玲   王冉   来源: 推进技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   航空发动机   遗传算法   滑动时窗策略   在线预测模型  
描述: 基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测
航空机匣工件车削加工变形预测及切削参数优化研究
作者: 李忠群   党剑涛   刘学   李文   来源: 制造技术与机床 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 旅客周转量   民用航空运输  
描述:航空机匣工件某车削工序为对象,结合切削过程力学仿真及有限元分析方法,实现了其车削加工过程中加工变形量的预测。然后,以背吃刀量为设计变量,以加工效率为目标函数、以加工变形量为约束条件进行了车削加工
基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
作者: 车畅畅   王华伟   倪晓梅   付强   来源: 航空计算技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 学习型工厂   思考与实践   高技能人才培养模式   技师学院   发动机部件   综合职业能力   发动机装配   高技能人才培训  
描述: 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多
基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测
作者: 刘君强   胡东斌   潘春露   雷凡   赵倩茹   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 非线性   航空发动机   无迹卡尔曼滤波   超统计   剩余寿命   多阶段  
描述: 通过非线性拟合对发动机剩余寿命进行预测。实验采用美国国家航空航天局发布的航空发动机数据进行数据分析和验证。结果表明本文提出的方法在发动机性能退化中的预测具有更好的适应性,更小的拟合误差,能更准确地预测发动机的剩余寿命,预测精度比单阶段方法提高5.5%。
基于MI-SVR模型的航空旅客出行指数预测方法研究
作者: 熊红林   朱人杰   冀和   樊重俊   徐佩   来源: 控制与决策 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 互信息   支持向量回归   机场运营管理   机器学习   k   航空旅客出行指数   均值聚类  
描述: 航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义,针对航空旅客出行情况的预测研究,首先,定义一种航空旅客出行指数,通过K-means聚类方法对航空旅客出行指数进行分级;其次,基于互信息与相关性
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