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根据【检索词:航空备件管理 时间序列 消耗预测】搜索到相关结果 41433 条
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基于深度学习的离场航空器滑行时间预测(英文)
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作者:
李楠
焦庆宇
朱新华
王少聪
来源:
Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
场面运行
滑行时间
深度学习
航空运输
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描述:
随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空
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基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
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作者:
叶博嘉
鲍序
刘博
田勇
来源:
航空学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理
机器学习
特征重要度
随机森林
进近飞行时间预测
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描述:
为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近
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基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
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作者:
叶博嘉
鲍序
刘博
田勇
来源:
航空学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理
机器学习
特征重要度
随机森林
进近飞行时间预测
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描述:
为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近
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数据驱动的进场航空器飞行时间预测
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作者:
归旭豪
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
卷积神经网络
空中交通管理
随机森林
航迹聚类
飞行时间预测
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描述:
数据驱动的进场航空器飞行时间预测
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基于滑行时间预测的航空器推出控制研究
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作者:
敖寅昕
来源:
北京交通大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
滑行时间预测
排队论
民航运输
图卷积
推出时刻优化
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描述:
基于滑行时间预测的航空器推出控制研究
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基于离场运行优化的航空器推出时间预测研究
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作者:
刘思涵
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
场面运行优化
冲突类型
空中交通管理
多目标优化
推出时间
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描述:
基于离场运行优化的航空器推出时间预测研究
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基于LS-SVM的航空器进场飞行时间预测
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作者:
李阳
聂党民
温祥西
来源:
航空计算技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
LS
预计到达时间
RMSE
SVM
飞行时间预测
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描述:
航空器预计到达时刻(ETA)的准确预测是航空器进场排序与调配的基础。基于最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),对航空器进场飞行时间进行预测。通过对历史雷达数据进行收集,建立支持向量训练集,使用
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基于XGBoost算法的终端区进场航空器飞行时间预测
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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
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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
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基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
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作者:
赵征
冯事成
宋梅雯
胡莉
陆莎
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
XGBoost
动态滑行时间
航空运输
样本量
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描述:
对航空器进港和离港滑行时间进行精确的动态预测,可以有效提升机场的运行效率。首次提出基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法,该方法首先通过分析影响机场滑行时间的各类因素,构建可变滑行时间预测
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离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型
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作者:
夏正洪
贾鑫磊
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
离港航空器
BP神经网络
滑出时间预测
滑出时间影响因素
1小时内平均滑出时间
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描述:
机场2周实际运行数据对模型进行验证,并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明:同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1小时内平均滑出时间