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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 95 条
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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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基于随机森林的航空器到达时刻预测
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作者:
郑志祥
张军峰
朱海波
来源:
航空计算技术
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理 随机森林 预计到达时刻 预测
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描述:
航空器到达时刻(ETA)预测是进场排序与调度的基础,因此进场飞行时间的快速与准确预测显得尤为重要。通过分析航班信息、天气信息以及空中交通信息,基于随机森林算法构建了航空器到达时刻预测模型。选取上海浦东机场进场航班进行仿真验证,仿真结果表明,预测模型可以实现航空器到达时刻的快速与准确预测。
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基于SSA/ LS/ SVM的通用航空机队可靠性预测方法
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作者:
陈农田
陈凯
李梦飞
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
麻雀搜索算法
最小二乘支持向量机
通用航空机队
可靠性预测
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描述:
方法并进行可靠性等级划分,按指标分类统计各系统的故障数量,计算各系统的故障频率,建立基于最小二乘支持向量机理论(LS/SVM)和麻雀搜索算法(SSA)的Cessna172R通用航空机队可靠性预测方法
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基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
曹越
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
端对端预测
状态参数
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描述:
针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题,提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本,连续的剩余寿命值
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民用航空器四维航迹预测技术综述
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作者:
朱海波
张军峰
刘杰
陈强
来源:
航空计算技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
混合估计
航空器性能
机器学习
综述
航迹预测
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描述:
民用航空器四维航迹预测是保障飞行安全、提升运行效率、缓解航班延误、倡导绿色飞行的有效支撑和重要保证。四维航迹预测的研究集中于如下领域:预测结构与流程、预测模型与方法、误差分析与精度提升,其中航迹预测
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基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间序列预测
性能退化分析
GRU神经网络
剩余寿命预测
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描述:
状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间
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基于多元回归模型的航空运输客运量预测
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作者:
蔡文婷
彭怡
陈秋吉
来源:
航空计算技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
多元回归
需求预测
灰色综合关联分析
民航客运量
影响因素
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描述:
法预测的相对误差值相比较。结果表明,多元回归模型的预测值与历史数据的相对误差较小,并且此模型的预测精度高于时间序列法和弹性系数法,适合对未来的航空运输客运量进行预测,为民航业的宏观规划提供可行依据。
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基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测
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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
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描述:
状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间
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基于集成学习的航空发动机排气温度预测
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作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
排气温度
神经网络
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描述:
准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而,传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法
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基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法
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作者:
符式峰
贾晓亮
安磊
常笑
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
航空发动机
大修周期
BP神经网络
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描述:
航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点,针对数据驱动的航空发动机大修周期预测,提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空