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针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。 相似文献
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航班离场过程动态多变且高度随机,滑出时间不确定性导致推出时间难以科学配置。为此,研究基于概率滑行时间的航空器离场推出柔性控制问题。首先,采用随机森林回归和核密度估计方法,建立了基于机器学习的概率滑行时间预测模型、超参数调节策略及概率预测性能评价指标体系;然后,引入固定缓冲区概念,提出了离场航空器“推出时刻”柔性控制方法,明确了缓冲区长度对准时到达跑道头概率的作用特性;最后,应用随机规划中的机会约束理论,提出了离场航空器“推出时隙”柔性控制方法,设计了满足机会约束的可行推出时间范围界定规则。实验结果表明:所提方法可对离场航空器概率滑行时间进行科学预测,有效实现传统推出时间刚性控制向多视角柔性控制的灵活转化,可为增强机场离场管制的可预测性和灵活性提供理论方法支撑。 相似文献
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简述了灰色预测理论的特点、灰色GM(1,1)预测模型的建模过程及后验差检验的方法,以1996年1月~1997年4月期间全国民航B737型飞机的使用困难千时率为原始统计数据,建立灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型的精度达到了1级精度。结果表明,模型的预测结果比较可靠,这对于改进民用航空器产品的设计,提高民用航空器的安全运营可靠性有一定作用。 相似文献
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为提高机场的整体运行效率和综合保障能力,提出了一种基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测方法。构建了航空器的滑行动态模型,进而引入标称速度剖面的概念。将DSW算法应用到速度剖面的拟合中,得出一种标称速度剖面的生成方法,并通过建立平均速度修正参数修正不同机型对滑行速度的影响,基于动力学平衡方程,构造了标称速度到瞬时速度的映射,结合BADA数据实现对瞬时速度的修正。在上述分析的基础上得到航空器场面滑行4D轨迹预测模型。案例表明,与基于动力学的方法相比计算结果更加准确,使平均误差降低47.3%,能够有效地预测航空器的4 D轨迹。 相似文献
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以航迹预测方法作为切入点,重庆-广州航路航空器记录的ADS-B数据作为研究内容,提出了一种融合注意力机制的长时序航迹预测方法(CNN-LSTM-attention)。研究运用一维卷积神经网络对航迹数据多维特征进行提取,并将经纬度、高度、速度、航向等的多维特征向量构造成时序形式作为LSTM网络输入,通过赋予LSTM网络隐含层的权重占比并区别不同时序点隐藏层信息对未来航迹预测的影响程度来达到优化预测模型的作用。构建好的CNN-LSTM-attention模型采用Adam优化算法进行训练,LSTM和CNN-LSTM作为实验对比模型,将决定系数R2作为模型评价标准来衡量航迹预测模型的准确性。实验结果表明加入注意力机制的神经网络预测模型CNN+LSTM+attention(卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制)的方法相较于其他两种,其预测精确性更高。 相似文献
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基于机器学习的航空器进近飞行时间预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。 相似文献
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为了改善人工判读飞参数据效率低且易出现误判和漏判的不良状况,本文提出一种基于稀疏自动编码器(Sparse auto-encoder,SAE)的飞参数据异常检测方法。首先构建了SAE的基本框架,然后以滑动窗口的形式生成训练样本。其次,用正常样本并结合BP算法对整个网络模型进行训练和优化以得到相应的正常样本重构误差分布阈值。最后,根据测试样本的重构误差对飞参数据中的典型异常进行检测。实验证明,该方法可在样本不平衡的情况下,仅利用正常样本构建参数空间,并得到正常样本重构误差分布门限,准确检测出飞参数据中的异常,实现飞参数据机器判读。 相似文献
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《航空标准化与质量》2018,(4)
介绍了制造过程质量预测与控制软件系统的功能,构建质量预测模型和应用模型进行质量数据预测的典型过程、相关方法和技术,重点介绍了制造过程质量预测与控制软件系统中质量预测模块的设计与实现,质量预测模块应用决策树、关联规则和线性回归等方法构建质量预测模型并应用模型进行质量数据预测。 相似文献
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基于贝叶斯LS-SVR的锂电池剩余寿命概率性预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法.首先,通过滚动窗方法选取锂电池历史健康退化数据,并根据相空间重构原理建立训练样本,其中最小嵌入维数使用Cao氏方法计算获得.然后,运用贝叶斯3层推理训练LS-SVR预测模型,在迭代预测阶段,采用蒙特卡罗方法来表示和管理多步预测中的不确定性及其传递,即用一群离散粒子来近似连续分布,结合“退化轨迹不相交”原则和高斯过程假设,预测出锂电池健康状态未来时刻的发展趋势.最后结合给定的失效阈值,通过统计穿越阈值的粒子数目得到剩余寿命的概率分布.使用美国国家航空航天局阿姆斯研究中心公开的电池数据集与高斯过程回归(GPR)方法进行对比实验,多项预测性能指标结果表明贝叶斯LS-SVR方法具有更高的预测准确度和置信度. 相似文献
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流量预测是空中交通流量管理的重要内容。为提高空中交通流量预测的准确性和时效性,减小空域拥堵和航班延误,促进空中交通流快速、高效的运行,在确定性流量预测方法的基础上研究空中交通网络流量短期概率预测方法。通过分析不确定性因素影响航空器飞行时间的概率分布规律,建立了不确定性条件下航空器航段经验飞行时间和偏差数据库,提出了空中交通网络流量短期概率计算方法及预测算法。实例验证结果表明,所提概率预测方法与确定性预测方法相比更接近实际运行结果,预测准确率提高了18.6%,更能适用于复杂多变的空中交通环境。 相似文献
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航空器起飞质量作为航空器性能的重要参数,对于提高离场轨迹预测精度具有显著效果。考虑到质量参数属于航空公司商业运营数据,难以通过公开渠道获得,提出一种基于历史轨迹数据的航空器起飞质量估算方法。利用航空器的全能量方程,考虑风的影响,根据航空器性能数据库(BADA)性能模型建立航空器起飞质量迭代模型,将禁忌搜索算法中的禁忌表功能引入模拟退火算法,应用改进算法对模型进行高效求解。以典型样本航班为例,估算起飞质量与真实质量的相对误差为2.91%;与BADA参考质量相比,采用估算起飞质量进行轨迹预测时精度得到了有效提高;对15种机型、26 724个航班进行起飞质量估算,所有航班估算质量的平均相对误差值为3.45%,占比97.67%的航班估算质量相对误差绝对值在10%以内。可见,所建立的航空器起飞质量估算方法可适用于大批量航班,为高精度轨迹仿真与预测工作提供了技术支撑。 相似文献
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监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。 相似文献
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基于附加约束方法的空间飞网碰撞动力学与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
《载人航天》2017,(4)
针对空间飞网捕获目标时的碰撞问题,基于向量式有限元离散方法,采用Kelvin-Voigt绳段模型,引入附加约束方法,对飞网捕获碰撞过程进行了动力学建模和仿真,分析了飞网在捕获碰撞阶段的位形变化、能量变化、碰撞力和绳段张力变化。结果表明,空间飞网的位形、能量和对角线绳段内力在碰撞过程中都会发生显著变化。可为空间飞网系统的设计提供一定的借鉴。 相似文献
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为准确预测离港航班滑行时间,基于数理分析同时段场面航空器滑行数量、平均滑行时间等因素对离港航空器滑行时间的影响。将皮尔逊相关系数与随机森林算法相结合减少冗余特征变量,建立基于BP神经网络的滑行时间预测模型,提高离港航空器场面滑行时间预测精度,并通过交叉验证证明预测结果的稳定性。预测结果表明:通过皮尔逊相关系数与随机森林组合模型进行特征选择可提高BP神经网络预测结果的精度,离港航空器的滑行时间预测误差在±5min内的占比由88.23%提升至92.26%,且预测效果较为稳定。模型可以精确预测离港航班的滑行时间,为机场运行提供决策依据。 相似文献