关键词
基于非线性时间序列分析的航空发动机健康管理预测技术研究
作者: 吕骘   来源: 中国科学院大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文
描述: 基于非线性时间序列分析的航空发动机健康管理预测技术研究
基于时间序列的数据挖掘在航空客流量预测中的应用研究
作者: 温冀   来源: 中山大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 航线客流量  时间序列  数据挖掘  神经网络  客流量预测  
描述: 日期、可提供运力、天气等因素的影响,因此航线客流量的预测复杂而且多变,仅仅依靠统计与人工预测的方法已经无法很好地满足航空公司工作的需求。 时间序列作为数据的一种存储模式,在数据集中十分普遍,因此
使用时间序列分析与类神经网路预测航空燃油价格
作者: 洪咏译   来源: 国立高雄第一科技大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 结构转变点  时间数列分析  航空燃油  类神经网路  燃油避险  油价预测  向量自我回归  
描述: 傳遞神經網路模式(BPNN),預測新加坡航空燃油現貨價格。本研究首先以相關文獻找尋油價波動因子與歷史數據,再以時間序列和類神經網路文獻挑選適當的變數與預測模式。以1986 年6 月至2008 年11
基于时间序列模型的国内航空货运量组合预测
作者: 朱志愚   刘燕   来源: 西安航空学院学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 组合预测   时间序列模型   航空货运量  
描述: 为了预测未来几年国内航空货运量,以2001-2016年我国国内航空货运量的统计数据为基础,采用时间序列模型中的二次指数平滑法和灰色预测法建立单项预测模型,在此基础上以误差平方和最小为目标建立了组合
基于时间序列的民用运输航空器碳排放预测研究
作者: 向小军   杨志晗   赵赶超   来源: 现代计算机 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 时间序列   LSTM   ARIMA   WOA   碳排放  
描述: 随着中国民航业的高速发展,运输航空器的碳排放问题逐渐引起关注。采用时间序列的方法建立了传统的差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型以及优化的长短期记忆网络(LSTM)模型,对航空器碳排放量、碳排放
消耗航空备件需求预测方法
作者: 许娟   陈飞   来源: 第七届全国交通运输领域青年学术会议 年份: 2016 文献类型 : 会议论文 关键词: of   expendable  aviation   parts  forecast   requirement   spare  
描述: 航空备件航空运输中不可缺少的生产要素,科学预测其需求并及时采购可以保证正常的航班运营和维修任务,减少资金积压,大大提高航空公司的竞争力.本文建立了消耗航空备件的需求模型,实现了年度费用最小的目标.
时间序列分析在航空运输中的应用
作者: 张青   来源: 南开大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 时间序列分析  运输量  航空运输  货运市场  
描述: 随着我国国民经济的快速增长,加入WTO,对外进一步开放,与世界各国在政治、经济、科技、文化等方面的联系日益紧密,这为我国民航事业提供了快速发展的良好机遇,使我国航空运输量逐年上升。要很好地把握民航的发展态势,其中重要的指标之一就是民航旅客、货邮运输量,本论文根据时间序列分析理论,预测近期我...
基于时间序列分析的飞机完好率预测方法
作者: 杨彦明   张锐丽   滕曰   来源: 黑龙江科技信息 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 移动平均   双指数平滑   单指数平滑   飞机完好率  
描述:航空维修管理中有较多预测问题,对航空装备的技术状态、装备完好性、故障数量、备件消耗等做出科学预测,对于提高航空维修工作预见性、对策针对性和科学性,进而提高航空装备战备完好性和战时利用率水平
基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究
作者: 梁小珍   邬志坤   杨明歌   汪寿阳   来源: 中国管理科学 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 模糊C均值算法   航空客运需求预测   自适应噪声集成经验模态分解   季节调整   模糊时间序列模型  
描述: 策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型
基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测研究
作者: 梁小珍   邬志坤   杨明歌   汪寿阳   来源: 中国管理科学 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 模糊C均值算法   航空客运需求预测   自适应噪声集成经验模态分解   季节调整   模糊时间序列模型  
描述: 策略存在着特征提取不完全、分解方法带有固有缺陷等问题,导致组合模型预测效果不能得到充分的提升。为此,本文提出一种基于二次分解策略和模糊时间序列模型的航空客运需求预测方法。该方法首先利用季节调整模型
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