航空发动机非线性智能预测控制研究

作者： 陈宇寒   来源： 南京航空航天大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   稳定性分析   非线性预测控制   HGWO   神经网络模型  

描述： 航空发动机非线性智能预测控制研究

航空发动机排气温度预测研究

作者： 黄江博   来源： 中国民航大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机   组合预测模型   偏最小二乘法   航空发动机排气温度   自适应扰动量子粒子群算法   多元线性回归   Elman神经网络  

描述： 航空发动机排气温度预测研究

基于算法融合的客户流失预测方法研究

作者： 赵婷婷   来源： 东北财经大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 融合模型   二分类算法   拉格朗日乘子法   客户流失预测  

描述： 基于算法融合的客户流失预测方法研究

新租赁准则对春秋航空的预期影响及应对措施

作者： 赵明   来源： 河南财经政法大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 单一租赁模型   经营租赁   新租赁准则   春秋航空  

描述： 新租赁准则对春秋航空的预期影响及应对措施

飞机油耗估算模型与预测方法研究

作者： 胡杨   来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 分位数回归   油量预测模型   BP神经网络   不可预期燃油   人工智能算法  

描述： 飞机油耗估算模型与预测方法研究

翼身融合布局客机概念设计的结构重量预测方法

作者： 祝雯生   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 翼身融合布局   客机   参数化建模   客舱布置   等效方法   概念设计   结构重量  

描述： 翼身融合布局客机概念设计的结构重量预测方法

金砖国家航空市场预测及分析报告

作者： 周素萍   罗宇骁   张悦焕   来源： 现代金融导刊 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 分析报告   金砖国家  

描述： 一、金砖国家总体情况（一）概况金砖五国（巴西、俄罗斯、印度、中国和南非）幅员辽阔，人口众多，五国国土面积占世界的26.46%。根据IHS数据，2021年，五国人口占世界总人口41.6%，其经济总量经过十年发展占世界比例从20.5%提升至25.7%。

基于分解集成的航空货运需求区间预测研究

作者： 李智   白军成   来源： 计算机应用研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 分解集成   Bootstrap   STL   区间预测   SVR  

描述： 航空货运是国家重要的战略资源，在国内及国际间的贸易中扮演着不可或缺的角色。对航空货运需求进行的科学预测是航空公司制定基础设施规划和总体投资决策的重要依据。针对航空货运量数据的不确定性，从实际需求出发，引入Bootstrap方法进行不确定性估计，提出一种基于分解集成的区间预测方法。具体来说，首先用局部加权回归的时间序列分解(STL)方法将货运需求数据进行分解；其次，由支持向量回归(SVR)和季节自回归综合移动平均(SARIMA)分别预测分解所得的趋势分量与季节分量；再次，创新性地将白噪声分量进行提取并用Bootstrap方法作重采样处理；最后，将预测结果与处理后的白噪声进行集成重构，利用分位数构造区间进行不确定性量化。对中国两大枢纽机场货运数据的实验结果表明，构建的区间能够有效地结合预测结果量化不确定性，为区间预测提供了一种新的研究思路。

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点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进行点预测,并通过粒子群优化算法寻找最优参数;结合点预测误差数据,通过核密度估计法开展误差不确定性分析,确定误差概率密度曲线,并在核密度估计的基础上采用最高密度域确定给定置信度下的最佳置信区间。结果表明,该方法对于航空制导弹药使用消耗数据而言能提供更为精确的预测结果和不确定性置信区间,为航空制导弹药的后续使用安排提供参考依据。

航空液压系统流量智能预测方法研究

作者： 刘涌泉   李巍   牛伟   罗旭东   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空液压系统   数据预测   决策树   数据挖掘   梯度提升回归树(GBRT)  

描述： 液压系统是飞机重要机载系统之一，它为飞机输出能源驱动，其性能、稳定性和可靠性直接影响飞机的安全性。流量是衡量液压系统稳定性的重要判据，实时监测液压系统管路流量可对系统特性分析、故障诊断提供有力的支持。但由于流量传感器造成的流阻对系统特性有显著影响，因此在航空液压系统中未广泛使用。针对传感器带来的流阻问题，深入分析了与流量相关的参数，提出基于梯度提升回归树的航空液压系统流量预测模型，通过关键参数预测液压系统的流量。试验结果表明：梯度提升回归树(gradient boosting regression tree, GBRT)模型相比最小二乘线性回归模型、决策树回归模型、极端梯度提升树XGBoost模型，在预测准确度、训练时间、测试时间等指标中取得了较好的表现，验证了所提方法的有效性。