空中交通流量统计和预测系统的设计与实现

采用面向对象的Client／Serve结构开发工具Delphi 6.0，设计和实现了流量统计与预测系统。该系统通过流量统计和预测模块，实现了对用户指定时间范围和空间范围的空中交通流量进行有效地统计，并结合历史数据对全国性或大区域范围内的长期流量进行预测。上述各类数据的综合分析将为中国民航，尤其是空管系统的建设发展提供科学的量化依据。     

应用统计能量方法分析小型飞机座舱内部振动和噪声

飞机座舱内部振动／噪声的预测对改进飞机性能具有重要意义，并为实际飞机设计和噪声控制措施提供理论依据。建立了小鹰-500飞机（LB500）全机的统计能量分析模型，应用统计能量分析方法对该小型飞机在发动机作用下和紊流边界层的激励下舱内前后排乘员耳部噪声及结构振动响应进行了分析，预测了飞机舱内的振动／噪声分布。通过采用隔振和吸声改进措施，降低了飞机座舱内的振动和噪声水平。     

交付固体火箭发动机内弹道性能的预测技术

介绍了交付的固体火箭发动机内弹道曲线及性能的一种预测技术。该技术采用“无因次时间”和“有效燃速”概念，并充分利用发动机研制过程中积累的统计信息，故能较准确地预测发动机内弹道曲线、性能参数及其偏差范围。飞行试验的遥测数据表明：由该技术所预测的结果是可信的。     

计算机动态预测模型的建立

介绍了一种在航空公司计算机管理信息系统（ＭＩＳ）和决策支持系统（ＤＳＳ）中的动态预测模型。该模型基于动态规划和统计预测理论。给出了建立此模型的一般方法。     

基于神经网络的故障率预测方法

 为了更好地预测产品故障率,提出了基于神经网络的故障率预测方法,分别给出了基于反向传播(BP)网络和径向基函数(RBF)网络进行故障率预测的基本思想、预测模型和实施步骤。分别对比分析了神经网络法与回归分析法、分解分析法、移动平均法、指数平滑法、自适应过滤法、自回归移动平均混合(ARMA)模型等统计预测方法的区别,对照故障率的特点,说明了神经网络法是其中最适用于故障率预测的统计方法。最后分别按这两种模型对某航空公司波音飞机故障率进行了预测,预测结果表明：这两种模型均适用于故障率预测,预测值与真实值的误差在20%之内,且RBF网络的预测效果略优于BP网络,此外通过与上述统计预测法的误差进行对比,说明神经网络法预测误差最小。     

航空运输周转量的预测方法探讨

预测是任何一个航空企业管理决策的重要内容,作为公司管理决策过程中一个关键的组成部分,预测是改善营运性能的一个重要手段。航空运量预测是航空运输企业经济活动的重要环节。在收益管理中,预测对航空公司尤其关键,因为它影响定座限制值,这将直接决定航空公司未来的利润如何。 如何最大限度地利用历史信息,低成本费用地建立高效精确的预测模型,这是在民航运输生产管理当中亟需解决的课题,我们探讨对不同预测模型进行分析和组合,集结其不同的信息从而能够实现高精度的预测来解决上述问题。本文结合某航空公司的统计时间序列数据信…     

航空业务量的季节性预测方法及其评价

通过对中国航空运输业务总周转量、客运量、货邮运量的月度和季度数据的预测分析，评价了Holt-Winters法和ARIMA方法在航空业务量季节性预测中的预测效果。研究结果表明，两种方法都有较高的预测精度，但季节性ARIMA方法要优于Holt-Winters法．使用季度数据和ARIMA方法的预测效果最好。     

基于LS-SVM的飞机飞行事故率的预测建模

针对飞行事故率预测建模难的问题,基于统计学习理论,采用LS-SVM方法,建立了飞行事故率的预测模型.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性.     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

机型成本预测的因素分析法

根据管理会计把机型成本要素分解为固定成本、半变动成本和变动成本，对航空公司机型的航空运量作出预测，就可对机型作出预测。     

基于最小二乘估计原理的飞机流量预测

流量预测是空域评估管理系统的重要组成部分，目前流量的预测方法主要有回归分析和时间序列方法。应用系统辨识理论介绍了最小二乘格式模型在空中交通流量预测中的应用，以全国为例，根据所建立的模型对飞机的年流量进行了预测，并与回归分析方法做比较，说明了该方法的有效性。     

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。     

辽宁省工业总产值指数的灰色预测

本文利用灰色预测的方法通过对1970-1998年辽宁省工业总产值指数的灰色分析，建立辽宁省工业总产值指数的灰色预测模型。并通过后验差检验。给出预测精度等级。     

灰色模型GM（1,1）电算化在航空运输预测中的应用

目前,民航统计系统全都采用了电子计算机统计、汇总、传送报表,大大提高了统计工作效率,但对这些大量数据使用电子计算机进行有效处理,即统计分析电算化,仍然是民航经营管理工作中一项重要的课题。笔者在计划统计工作中,充分利用计算机快速、方便的特点,编制了生产经营效益评估、航空市场预测、航班客运波动规律分析等应用软件,使大量繁杂的统计数据得到快速处理,大大减轻了统计分析工作中的脑力和体力劳动,提高了工作效率和质量。本文仅就灰色模型 GM(1,1)预测软件的建立及其应用作一简单介绍,以此引起航空界有关人士对统计分析电算化的兴趣。     

决策支持系统中基于神经网络的非线性预测方法

本文说明了在决策支持系统中引入人人工神经网络模型进行预测的原因，并介绍了在DSS中用于非线性预测所采用的神经网络模型，以及基于这种网络模型进行非线性预测的基本原理和具体的学习算法。     

基于航迹分割的航空器噪声预测模型

根据航空器的航迹来预测其影响区域的噪声情况,基于航迹的几何特性,将航迹分成直线段航迹和曲线段航迹两个基本航迹元素;确定了直线段和曲线段的各自影响范围之后,分别计算各航迹段对它们影响区域的噪声值贡献情况;统计了各个航迹段对监测点的噪声影响之后,综合得出整个航迹段对监测点的噪声影响,从而建立了航空器航迹噪声预测的模型。将该模型计算的结果分别和软件模拟数据、实际监测数据进行对比分析,发现该模型在航迹段内对监测点噪声均值的预测较为准确,监测点噪声峰值预测结果更接近实测数据。     

不确定航迹自适应预测模型

针对现有航迹预测技术中，存在无模技术缺乏理论分析支持、能力有限、适用范围窄、有模技术先验假设过多、前提条件严苛、通用性差等问题，通过理论推导，利用循环和多层神经网络结构，研究提出了具有理论严谨、先验假设少、适用范围广、通用性强等优点的不确定航迹自适应预测模型，同时给出了典型的实现方法。该模型克服了现有航迹预测方法的缺点与不足，并具有无模与有模两类技术的优点与长处，仿真和实测实验验证表明：该模型能很好地提取识别出数据中存在的模式，并基于模式，进行正确有效地预测，能有效解决不同实际环境中的航迹预测问题，效果明显。     

浅谈民用机场航空业务量预测的几种方法

预测是决策的基础，只有正确的预测，才有科学的决策。航空业务量预测是以机场发展的历史和现状为出发点，以调查研究和统计资料为依据，以科学的定性分析和定量计算为手段，对航空运输的发展规律进行分析，从而对航空运输的发展趋势作出科学的推测，它是机场总体规划的基础，是确定机场建设规模和标准的依据。     

中国民航旅客吞吐量的灰色马尔可夫模型预测

民航旅客吞吐量的规模和增长速度是民航基础数据,是衡量民航发展的重要指标,旨在通过统计学的一般方法揭示民航旅客吞吐量的变化规律、做出准确的预测。民航旅客吞吐量的规模和增长可以使用灰色预测模型进行预测．并且结果比较准确。在此基础上,提出了引入马尔可夫链预测理论,建立民航旅客吞吐量灰色马尔可夫预测模型的设想。以期使预测结果更加准确可靠。在实例中,对比了灰色预测模型和灰色马尔可夫预测模型的预测结果．验证了民航旅客吞吐量的灰色马尔可夫预测模型预测精度高于灰色预测模型预测精度。可见。灰色马尔可夫预测模型可用于民航旅客吞吐量预测,并可以提供比灰色预测模型更为准确可靠的预测结果。最后．依据灰色马尔可夫预测模型计算得出了2007年和2008年的民航旅客吞吐量预测值．     

低空地形跟踪飞行的广义预测控制

运用广义预测控制（ＧＰＣ）方法，设计了低空地形跟踪的飞行控制器；利用系统的动态模型预测系统未来的输出提出了预测跟踪误差和未来控制性组合的性能指标，通过使性能指标最小，产生最优控制输入。为了增强控制系统的稳定性，根据线性反馈原理对被控对象进行了增广。结果表明，该控制器具有精确的跟踪性能。