关键词
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: 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
基于WSR-区间犹豫模糊的航空公司应急能力评价
作者: 张萌   李柯   朱明波   高仁博   来源: 武汉理工大学学报(信息与管理工程版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 评价   VIKOR   区间犹豫模糊   应急能力   航空公司  
描述: 为评估航空公司应急能力水平,构建基于区间犹豫模糊理论和VIKOR方法的评价模型。首先,运用WSR方法论从“物理-事理-人理”三个维度构建了航空公司应急能力指标体系。其次,考虑到专家对各评价指标存在
基于支持向量机回归的航空装备故障预测
作者: 郝万亮   边英杰   申献芳   郑金磊   来源: 直升机技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机回归   航空装备   故障预测  
描述: 针对航空装备保障领域样本数量小、故障数量难以预测的问题,提出了一种基于支持向量机回归的航空装备故障预测模型。介绍了支持向量机回归的基本原理;阐述了线性回归和非线性回归的模型;以实际故障数据为例,对
基于两阶段集成学习的航空客流需求预测研究
作者: 李晓瑄   来源: 萍乡学院学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 变分模态分解算法   多步超前预测   航空客流需求预测   Bagging  
描述: 航空客流需求的准确预测对未来机场的发展和民航服务的优化都具有重要意义。为了有效分析和预测航空客流需求的波动情况,文章构建了两阶段集成学习模型,用于航空客流需求的月度预测。在第一阶段,不同基模型并行
机场航空器碳排放及碳达峰预测
作者: 张培文   丁锐   赵联政   来源: 交通运输研究 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 碳达峰   情景分析   起降循环阶段   蒙特卡罗模拟   航空器  
描述:预测机场航空器碳排放量和碳达峰的可能性,探究碳减排的关键影响因素对碳排放的影响,基于运行数据的“自下而上”的计算方法,以成都双流机场为研究对象,将机场航空器未来碳排放设置为初始情景、优化情景、绿色
一种战时航空弹药需求预测方法
作者: 陈杨   徐晓双   赵亮亮   刘保军   来源: 陆军工程大学学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空弹药   层次分析   作战需求   精确预测   威布尔分布  
描述: 针对目前航空弹药作战需求仅从总量考虑,忽视需求结构的问题。研究从总量及结构两个角度对作战需求进行综合预测,分别构建了航空弹药的作战需求总量预测模型及需求结构模型,对航空弹药作战需求进行更精准的预测
航空金属材料的损伤机制与预测方法
作者: 尚晓晴   曾小勤   来源: 民用飞机设计与研究 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 应力状态   晶体塑性有限元   微观组织   损伤   疲劳  
描述: 损伤是航空结构件加工制造与服役中的共性问题。以微观损伤机制与损伤预测模型为主要关注点,论述了典型航空用铝合金、钛合金中损伤形核、扩展的影响因素以及宏观、细观尺度损伤断裂的预测方法。对于塑性成形过程
基于灰色理论的航空发动机磨损趋势预测
作者: 王琳   郁大照   于向财   唐岩辉   来源: 系统仿真技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   1)模型   磨损   光谱分析   灰色GM(1  
描述: ,建立了区间灰色模型,进行了误差计算,并对某型航空发动机滑油中5种元素的浓度监控值进行了预测分析。结果表明,运用灰色GM(1,1)模型方法预测某型航空发动机磨损趋势,达到了较高的准确率,且预测结果保持良好的一致性。
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
基于灰色理论的通用航空发展预测
作者: 罗立   来源: 科学技术创新 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 灰色理论   通用航空   产业发展   预测模型  
描述: 近年来,伴随国家对通用航空产业的政策和经济支持不断加强,通用航空进入了快速发展新阶段。运用灰色系统理论建立GM(1,1)预测模型,结合2014年至2020年的通用航空企业和航空器数对模型进行
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