多因素影响下舰载机备件需求的组合预测

舰载机列装时间较短,备件的样本数据较小,而且保障中受起落次数、飞行强度、海洋恶劣环境等因素影响较大。针对舰载机这一系列保障特点,选用了对多因素影响的小样本有较好预测效果的 BP神经网络、GM(1,N)预测模型和 SVM回归预测模型 3种预测方法,建立基于 IOWA算子的组合预测模型,以误差平方和为准则对数据进行分析,并利用 Matlab工具箱进行优化计算,从而得出最优组合预测结果。实例分析结果验证了该组合预测模型 的科学性和优越性。     

基于免疫粒子群优化的不等时间间隔发动机性能综合指数组合预测

首先利用奇异值分解滤波算法,对测量参数进行滤波处理,进而合成发动机性能综合指数。针对性能综合指数为不等时间间隔的情况,在改进灰色预测模型中引入新陈代谢思想,提出一种基于免疫粒子群优化权值的改进灰色模型与支持向量机相结合的性能指数预测方法。仿真实例表明:组合模型的预测精度明显高于改进灰色预测模型,略高于支持向量机模型;且对于大多数样本点,组合模型的预测结果变化更加平稳。     

固体废弃物热解产物的神经网络预测模型

本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比，其预测误差明显小于回归公式的预测误差。     

卫星参数趋势预测EMA熵组合算法

卫星遥测参数的趋势变化状态对卫星故障预测的判断起到重要的指导作用,立足于遥测参数特性,提出等高线预测方法,从特征数据出现的时刻对参数进行趋势预测。为了提高预测精度,引入EMA(增加期望模式)误差分析模式,结合之前提出的新息灰预测模型,根据熵组合基本原理建立基于EMA熵组合预测模型。通过工程数据仿真计算,并利用预测有效度对各种算法进行评估,结果验证了基于EMA的熵组合预测模型的正确性和可靠性。     

基于支持向量回归的机场旅客吞吐量预测

在分析现有机场旅客吞吐量预测方法不足的基础上,利用基于结构风险最小化原则的支持向量回归方法,建立了机场旅客吞吐量预测模型。通过实际数据的检验及与BP神经网络等方法的预测结果比较,证明应用支持向量回归方法对机场旅客吞吐量进行预测具备可行性,同时具有较高的预测精度。     

基于特征选择的BP神经网络算法滑行时间预测

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。     

基于改进蚁群算法的无人机侦察航路规划研究

蚁群算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。本文将蚁群算法引入无人机侦察航路的规划,对基本蚁群算法提出了改进,提供了一种新的有效的航路优化算法,并对无人机的侦察航路进行了仿真计算。仿真结果表明改进的蚁群算法克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,仿真结果验证了该算法的有效性。     

Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测

为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

一种基于SVR的飞机巡航段油耗预测方法

针对飞机巡航段燃油消耗量预测问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR:Support Vector Regression)的预测建模方法,并应用Grid-Search参数寻优法优化模型参数,基于真实QAR数据建立SVR预测模型,并从平方相关系数和平均绝对百分误差两个不同指标与BP神经网络模型的预测结果进行比较,比较结果表明:SVR预测模型的预测结果精度高。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

蚁群算法在宽弦风扇叶片优化排序中的应用

从风扇转子的力学模型出发,推导了同时考虑三个维度质量矩的风扇转子静不平衡量和偶不平衡量的计算公式,并使用某型发动机风扇叶片装配和试车验证,结果表明考虑三个维度质量矩的不平衡量计算方法能显著减少配重块的使用,并减少配平次数。提出了基于邻域搜索改进的蚁群算法的风扇叶片排序优化方法,对某套风扇叶片进行优化排序。本优化算法的最优不平衡量比传统蚁群算法减少88.9%,比改进的遗传算法减少36.8%,优势明显。      

用一种改进的蚁群聚类算法进行网络入侵检测

针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出蚁群聚类改进算法。对已有蚁群聚类算法的结果簇做调整,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup1999入侵检测数据集所作的实验结果表明,聚类效果改进明显,入侵检测率有所提高。     

基于改进HMM和LS-SVM的机载设备故障预测研究

针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。     

基于改进蚁群算法的结构形状优化

 对TACO算法进行了改进,引入最大最小蚁群算法,并提出正实数编码方法和添加常数项的信息素更新技术,以增大算法搜索范围,简化搜索过程,降低挥发系数、信息素上下限等参数和优化函数值对算法的影响程度,改善算法的性能,提高算法的普遍适应性,并通过3个函数的优化求解,证明了其有效性。对于目标函数为隐式的复杂结构优化问题,提出将改进的蚁群算法与有限元方法相结合的方法,发展用于航空发动机涡轮盘的结构形状优化分析,结果表明所提出的方法是成功的。     

数字化城市交通向导仿真的蚁群优化算法

以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,充分考虑交通向导最佳路径的具体要求,对算法的选择机制、更新机制以及协调机制作进一步改进,引入自适应的转移策略,并融入节约法,以克服基本蚁群算法计算时间长、易出现停滞等缺陷。以湖北荆门地区车辆选择路径为研究对象,采用蚁群优化算法建立了车辆最佳路径的模型,并对其进行了仿真分析。仿真实验结果表明,优化算法比基本蚁群算法的路径更优,寻路时间更短。     

军用装备采购费用评估中的神经网络模型

在BP神经网络理论指导的基础上,从影响装备采购费用的因素出发,根据BP神经网络的多层结构,运用反向传播算法(BP算法)构建战斗机采购费用BP网络模型;同时,运用BP网络模型对已知采购价格的5种类型军事装备进行了采购费用估算和MATLAB仿真,取得了比较满意的结果,达到了提高装备采购费用的预测速度和精度的目的,显现了BP神经网络方法的优点,为军用装备采购价格的预测提供了一种新的有效的方法。     

基于BP神经网络的飞机装备维护人员综合素质评估

在分析了影响维护人员素质的因素后提出了基于BP神经网络对维护人员综合素质进行评估的方法.利用BP神经网络建立了维护人员综合素质的评价模型,并通过使用改进算法进行了训练.训练测试的结果表明,该方法具有较高的可行性和有效性,为全面评估维护人员的素质提供了一种方法.     

基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型

机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提。以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证。结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90%以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案。     

敏捷成像卫星多星密集任务调度方法

 面向应急观测需求,对敏捷成像卫星多星密集点目标观测任务调度问题进行研究。针对敏捷成像卫星观测特点,综合考虑卫星可观测时间窗口、任务间卫星姿态调整时间、卫星最长连续工作时间、星上存储容量、卫星能量等约束,建立多星任务调度模型。提出了一种改进的蚁群优化(ACO)算法对调度模型进行求解。该算法借鉴了蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想,结合调度相关约束设计寻优策略和信息素更新策略。引入任务优先级、最早及最晚可观测时间等因素来控制转移概率。仿真结果验证了模型和算法的有效性。