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- 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。
- 基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测
- 作者： 朱晓波 贾鑫磊 王楚皓 来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机场场面运行效率 粒子群优化 麻雀搜索算法 BP神经网络 滑出时间
- 描述： 滑出时间是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标，科学准确地预测离港航空器的滑出时间，对于提升场面运行效率至关重要。首先，分析了航空器滑出时间影响因素及相关性，构建了基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的航空器滑出时间预测模型。针对BP神经网络存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性欠佳等缺点，分别采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值，并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了验证。结果表明：滑出时间与半小时平均滑出时间、起飞队列长度、同时段滑行的离港航空器数量均有强相关性，与同时段滑入的进港航空器数量中度相关，与滑行距离和经过冲突热点区域个数相关性较弱；考虑强相关和中度相关影响因素的4元组合预测模型的预测结果最佳；智能优化算法通过获取神经网络的局部最优权重和阈值，可有效地提升航空器滑出时间预测结果的精度，但运算过程耗时也更长；基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)提升了1.13%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)减少了4.48 s,均方根误差(root mean squared error, RMSE)减少了4.68 s;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了3.05%,MAE减少了16.55 s, RMSE减少了14.31 s。