基于深度学习的超临界裂解煤油流量特性研究

为了明晰超临界裂解煤油的流量特性,实现对超临界裂解煤油流量的准确预测,采用实验方法测量了较大压力和温度范围内超临界裂解煤油的流量,对超临界裂解煤油流量特性进行了分析,基于多元线性回归方法,多元多项式回归方法和深度学习方法分别建立了超临界裂解煤油流量预测模型并给出了模型评估指标。研究结果表明,超临界裂解煤油流量主要与压降和温度有关,并且流量与压降和温度之间存在着很强的非线性关系;基于深度学习方法的深度神经网络模型性能优于多元线性回归模型和多元多项式回归模型,能够更加准确地刻画超临界裂解煤油的流量特性,其平均相对预测误差在1.1%左右,最大相对预测误差在7%以下。     

基于深度学习的超临界裂解煤油流量特性研究

为了明晰超临界裂解煤油的流量特性,实现对超临界裂解煤油流量的准确预测,采用实验方法测量了较大压力和温度范围内超临界裂解煤油的流量,对超临界裂解煤油流量特性进行了分析,基于多元线性回归方法,多元多项式回归方法和深度学习方法分别建立了超临界裂解煤油流量预测模型并给出了模型评估指标。研究结果表明,超临界裂解煤油流量主要与压降和温度有关,并且流量与压降和温度之间存在着很强的非线性关系;基于深度学习方法的深度神经网络模型性能优于多元线性回归模型和多元多项式回归模型,能够更加准确地刻画超临界裂解煤油的流量特性,其平均相对预测误差在1.1%左右,最大相对预测误差在7%以下。     

首都机场飞行流量的灰色区间预测

首都机场是中国航班最为密集的机场之一,科学准确地预测飞行流量的发展趋势,是首都机场各级决策部门制定发展规划的重要依据。区间预测相对于以往的单一值预测而言,能更好地反应出飞行流量的长期发展趋势,为辅助决策提供了一定的选择余地。针对飞行流量的长期预测存在影响因素较多、相关数据不足等特点,提出了以GM(1,N)模型为基础的灰色区间预测新模型,该模型利用指数回归模型得出的地区GDP的长期预测值,预测出年飞行流量未来的取值区间。通过对首都机场年飞行流量的仿真计算,说明该模型能够较好地显示出飞行流量的发展趋势。     

制造过程质量预测与控制系统设计与实现

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。     

一类回归分析预测模型及其应用

提出了一类回归分析预测模型，这类模型将多项式和一些简单的数学函数相乘．得出分两步求解模型中待定参数的近似方法，简化了待定参数的求解过程。给出了这类模型的应用实例，结果表明：同一些简单函数构成的模型相比，这类模型具有较好的预测能力。     

一个实际回归模型的优化选择

本文是对一个实际问题作最优咽归模型的选择。对本文所论及的问题（见应用举例），作者所见到的均以指数回归模型或双曲回归模型作为最优的模型，可通过回归拟合、显著性检验与区间预测及方差分析发现更优的回归模型应是反比例回归模型。而且，作者还发现双曲线和指数回归模型的结果不能严格地满足平方和分解定理，反比例回归模型能精确满足。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

基于神经网络的扰流柱通道表面传热系数预测

针对扰流柱通道结构的流动传热过程进行了仿真研究，构建了该结构内部表面传热系数的快速预测模型。该预测模型首先构建了若干流阻元件用于冷气质量流量预测，之后根据质量流量预测结果计算通道内的流动雷诺数。将雷诺数与几何结构参数组合并输入基于遗传算法优化的反向传播神经网络，分别预测通道内不同结构的平均表面传热系数。最后建立基于肋化传热模型的扰流柱导热等效表面传热系数换算方法，以便将预测模型应用于实际双层壁涡轮叶片的冷效预测。经数值仿真验证，该模型对通道内冷气质量流量和表面传热系数进行组合预测，相对误差控制在5%以内。     

基于Kriging模型的风洞应变天平静态校准方法

本文提出了一种基于Kriging代理模型的风洞应变天平静态校准方法。采用拉丁超立方设计的试验设计（DOE）方法选取校准加载点,以六分量组合加载技术为支撑,采用一阶回归基函数和EXP关联函数对校准数据构建Kriging模型,以电压信号增量和其他条件变量为自变量,通过Kriging模型对天平所受载荷进行预测。校准结果表明,与传统的OFAT（One Factor at A Time）校准方法相比,该方法具有相同的准度,加载点数量极大减少。将该方法应用于某矢量喷管推力测量天平的校准工作中,以通气流量和天平电压信号增量作为自变量,较好预测了喷管产生的推力,解决了传统校准方法难以克服的通气影响问题。     

基于时间序列分析的装备可用度预测方法

阐述了装备可用度预测的重要性,并以此为需求牵引,构建了具有非线性、非平稳的装备可用度时间序列。基于奇异值分解滤波算法,将原始序列分解为趋势成分和随机成分,分别应用粒子群训练的径向基神经网络模型和函数系数自回归模型进行组合预测,充分体现了2类模型的各自的优势。实例分析,验证了模型和算法的有效性。实验与应用结果表明,该组合方法的预测性能和效果比单一使用RBF和FAR进行预测更好。     

新型组合预测模型在空中交通流量预测的应用

民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。     

基于时间序列的空中交通流量灰预测模型算法

利用灰色预测理论,给出了一种空域内空中交通流量进行预测分析的算法——空中交通流量灰预测法,并利用Matlab软件作为计算工具,对管制区域、机场等空域流量的预测进行了仿真,计算结果以图表和图形的形式给出直观说明,验证了该算法的有效性。     

基于复杂网络的空中交通特征与延误传播分析

空中交通流量管理主要集中在尾随间隔、空中等待等局部战术空中交通流量调配,对空中交通流量整体运行规律、延误传播和整体解决的研究较少。航空运输网络是一个复杂系统,从复杂网络理论角度对航空运输网络进行研究很有必要。首先,分析了空中交通流量网络的度、度分布、权值、权分布、流量、容量、延误等静态特征;然后,提出了空中交通流量网络整体效能评估方法,使用选择性攻击和随机攻击方法分析了空中交通流量网络的抗毁性,基于负荷容量级联失效模型和病毒传播模型与空中交通延误传播的相似性建立了空中交通延误传播模型,最后,使用实际运行数据验证了空中交通流量网络的特征与延误传播模型的有效性,该研究可以为大范围空中流量管理提供决策支持。     

终端区进场交通流广义跟驰行为与复杂相变分析

空中交通流特性分析是空中交通流理论研究的重要内容,是空中交通管理的重要依据。基于终端区交通流混杂动力特征,采用模糊逻辑方法提出了航空器动态期望间隔控制策略,运用"刺激-反射"跟驰理论和局域先到先服务(FCFS)的原则建立了终端区交通流广义跟驰模型,并基于NetLogo构建了终端区交通流多智能体仿真平台,结合广州白云机场(ZGGG)02R跑道进场实例,演析了终端区进场交通系统涌现行为,揭示了交通流的速度、密度和流量3个基本参数之间的相互关系,发掘了空中交通蕴含的自由态、畅行态、亚稳态、伪拥塞态和同步态等5个演变相态,剖析了不同交通组织、间隔标准和流控策略下交通流的相变规律。研究成果可为丰富完善空中交通流理论奠定部分基础,为科学管控空中交通提供重要基础支撑。     

民用飞机市场需求预测方法研究

民用飞机市场预测包含需求(航空运量)预测和供应(飞机机队)预测两个部分,其中需求预测为自上而下的预测,是对航空市场宏观运量进行分析和预测,这部分预测在预测模型中起着非常重要的作用。针对民用飞机市场需求预测方法和流程进行了详细的论述,该方法是大型客机市场预测和市场研究工作的基础。     

民用机场及附近空域空中交通流量优化

针对民航客运需求快速增长所带来的航班延误和空域拥塞问题,提出一种优化民用机场及附近空域空中交通流量的方法。通过空中交通走廊容量评估方法,对经典优化模型进行了发展和改进,建立起综合性优化模型;将机场和附近空域视为一个整体系统,根据交通需求和容量的相互关系动态调整航班流量和机场起降容量;在优化计算时,提出一种兼顾效率和准确性的新型优化算法。通过算例对所述优化方法进行了验证,该方法可以为空中交通管制人员进行流量优化分配提供参考。     

基于空中交通管制运行品质的扇区容量评估

扇区容量反映的是扇区空中交通管制运行品质诸多要素综合寻优下的流量水平,目前将扇区管制员工作负荷阈值映射为扇区容量的评估方法存在片面性。为改善扇区容量评估方法,以成都进近南扇为研究实例,采集198组实际运行数据建立样本集,确立了涵盖空中交通流密度、管制运行安全性能、管制运行效率性能及管制员工作负荷等4类因子的管制运行品质量化指标,并基于主成分分析法实现了扇区管制运行品质综合评价,经函数拟合确定扇区容量为29架次/h,新方法更具科学性、客观性。     

基于CTM的终端区交通流参数关系研究

为研究终端区空中交通流宏观时空特性及演变规律,利用时间离散的差分方程方法建立终端区进场交通流元胞传输模型,分析推导了交通流基本特性参数间的数理关系;借助NetLogo系统仿真平台对终端区进场交通流进行数据仿真与模拟推演,统计验证了交通流基本特性参数及其间相互关系,并利用真实雷达数据验证了仿真数据的可靠性;比较分析管制间隔对终端区空中交通流特性参数的影响规律。研究结果表明,进场交通流的速度与密度、速度与流量、流量与密度之间存在明显的相互影响关系,且管制临界密度与管制临界流量直接影响关系曲线拐点位置。     

基于NetLogo的终端区交通流仿真

空中交通流仿真可用于分析空中交通流特性及其要素之间的相互关系,以揭示空中交通流随时间和空间的变化规律,阐明空中交通现象及其机理。采用多智能体仿真工具NetLogo建立终端区进场交通流仿真模型,并实例化描述了工具在空中交通实验中的建模和实验过程。结果表明,基于智能体的仿真建模工具可用于空中交通仿真实验,较好地再现真实世界的交通流特性。NetLogo是一个方便实用的空中交通仿真建模研究工具。