基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。     

基于数据挖掘和小波神经网络的航材消耗预测方法

运用数据挖掘技术对航材消耗的历史数据进行关联分析,筛选小对保障飞机飞行有重要作用的航材消耗数据,大大缩减了需要预测的航材数量,同时对消耗航材之间的内在影响关系进行量化。在分析人工鱼群算法原理的基础上,对算法中步长参数和视野范同参数的设置方法进行了改进。实例结果表明,运用小波神经网络预测航材消耗的方法大大降低了预测误差,说明了该方法的有效性、可行性和实用性。     

面向任务携行航材消耗影响因素研究

航材携行保障是航空兵战斗力生成和保持的重要组成部分。随着联合演习、舰载护航等飞行任务的增多,任务环境复杂多变,航材携行品种和数量也发生了很大变化,对携行保障水平提出了更高要求,对任务中航材需求进行准确预测是做好携行保障的主要内容之一。本文分析了任务中影响航材消耗的各类因素以及部分因素间相互作用和因果关系,总结出航材自身、任务、环境、人员、经济等六方面影响因素,并科学系统地选取了可用于携行航材多维变量消耗预测模型研究的特征量。     

基于支持向量回归机的航材周转件需求预测

将机器学习应用于航材库存管理之中,提出了基于支持向量回归算法的航材周转件需求预测模型。将聚合处理后的周转件月需求数据分为训练集和测试集,以训练集为输入,选取核函数和模型参数,对支持向量回归机进行训练。应用训练完成的支持向量回归机,以测试集对模型进行验证,预测结果证明了模型的有效性。     

基于LSTM民用飞机航材库存预测的研究

在仓储、人力、飞机停机成本不断上升的情况下,对航材库存进行精确控制变得尤为重要。通过准确预测库存,可以确保如约交付率,减少订单违约的风险;同时,还能够减少仓储支出,有效地安排维修任务。此外,准确的库存预测有助于航司根据销量和库存做出科学决策,实行动态实时定价策略,从而降低决策成本。首先选取A航材1 080条库存数据经脱敏后进行归一化,并给出处理结果;随后,引入LSTM时序预测求解方法,利用LSTM学习能力强、预防梯度爆炸、拥有可控的信息记忆功能的优势,对误差函数、激活函数、优化器、批处理等参数分析设计;随后将优化的LSTM算法在TF框架下进行长时间跨度的库存预测,最后得出A航材在下一个时间节点的合理库存数量,并利用此预测值进行航材采购和维修计划编制等。     

基于Logistic回归模型的航材外站配放策略

对航空公司外站航材存放数据进行汇总、整理,拟合Logistic回归曲线,通过ROC曲线选定最优阈值,建立航材外站配放模型。通过模型数据对航空公司外站航材配放提供决策数据支持。     

民用飞机航材预测与配置管理技术综述

航材作为综合后勤保障(ILS)的物资基础,其科学的预测与合理的配置是有效保障民用飞机安全经济 运行的前提。为了使利益攸关方(制造商、运营商、维修商等)实现共赢,本文针对现有民用飞机航材预测与配 置管理技术进行研究,并探讨其发展趋势。首先,介绍了民用飞机航材预测技术的研究现状;然后,论述了民用 飞机航材配置管理技术的研究现状;最后,在总结现有关于航材预测与配置理论和方法的优势与不足的基础 上,对民用飞机航材预测与配置管理技术的发展进行了趋势分析,为国产民用飞机航材综合管理提供参考,进 而提升民用飞机维修保障体系的完善程度。     

基于数理统计的航材备件预测方法研究

备件预测是航空公司备件订货和供货方零部件生产计划的基础,本文提出以数理统计方法来判断附件寿命分布形式,对附件寿命和故障率进行估算,并据此给出航材备件需求量及其保障率预测模型,并运用实例进行了验证。     

基于GM模型的航空相机故障预测研究

航空相机的故障检测是其日常维护的重要内容。本文针对航空相机侦察过程特点,提出一种基于灰色模型的模糊预测策略,即应用灰色系统理论建立对象的GM预测模型,对灰色模型预测值进行模糊推理,并通过对当前过程状态进行模糊判决,从而实现对灰色模型预测步长的自适应调整,改善预测效果。     

全球航空旅客周转量预测及运力分配方法

民机制造商在新飞机可行性论证、公司产品战略制定以及飞机销售中,需要了解航空市场规模和未来航空市场飞机的需求,为可行性论证提供投资规模计算输入,为制造商制定产品战略发展提供依据,为飞机销售计划提供数据支持。预测未来客机市场的需求量,其关键是对航空旅客周转量的预测。采用线性回归预测出航空旅客周转量,除以上座率得到航空市场运力需求,即可供座位数,并将运力需求分配后与各地区机队预测的运力供给相匹配,最终得出所需的飞机需求量。     

基于模糊综合评判的航空备件需求预测

航空备件需求预测受多因素综合影响,且影响因素的历史数据是匮乏的。通过对航空备件需求特点的分析,建立影响备件需求的指标体系,结合专家经验和模糊层次分析法,得出影响因素的权重值以及隶属函数,运用模糊综合评判的方法进行预测。通过试验分析,验证了在一定误差范围内,应用该方法对航空备件的需求进行预测的有效性和优越性。     

基于模糊层次分析的航材仓库保障效能评估

通过分析航材仓库保障工作具体情况,查找相关国军标规定,构建了航材仓库保障效能评估指标体系;通过层次分析法确定指标权重和隶属函数,进而建立了基于模糊层次分析法的评估模型。结合实例分析,验证了该方法的有效性,为进一步提高航材仓库保障效能提供了帮助。     

基于可靠性数据的航材备件需求预测方法

航材备件的需求预测已成为装备综合保障领域研究的难点.主要对各部件寿命分布类型进行归纳与总结,建立多数零件服从寿命分布类型的需求预测模型,并对军机执行任务这一特殊情况建立了战损备件预测模型.以可靠性数据为研究基础,对正态分布、指数分布、威布尔分布等备件进行分类分析,根据实际情况逐步精确备件保障概率的取值.计算结果表明,方法能给出合理的备件保障概率和备件需求预测结果.     

航空型号项目风险预测的BP神经网络模型及应用

本研究克服了单纯采用专家风险因子测度方法主观性较强的缺点,以及单纯采用人工神经网络评估模型模糊性的缺点,结合两种方法的优点,利用基于BP神经网络算法的Microsoft Visual C++程序,在专家风险因子测度基础上,通过大量风险评估成功案例数据的训练,成功建立了航空型号项目风险预测模型.该模型可以较为精确、客观地...     

基于动态气象预报数据的4D航迹预测

高精度4D航迹预测是新一代航迹空管自动化的技术基础以及空管科技领域亟需的核心问题,考虑气象环境因素的影响则能明显提高航空器航迹预测的精度.利用世界区域预报系统的数字格点数据,首先对高度层进行垂直插值以获取某一剖面的气象信息,采用二次拉格朗日插值确定航段上某一点的温度场和风场的预报值,进而讨论温度场和风场预报值对飞行的影响,修正航空器真空速及地速,利用递推仿真方式求解航空器4D航迹.     

基于SPSS因子分析的舰载机航材保障风险因素分析

为做好舰载机航材保障风险管理工作,必须对其可能存在的风险因素进行深入、细致的分析,查找出其关键风险因素并研究风险因素之间的关系。因此,文章在依据舰载机航材保障风险因素初步识别结果的基础上,通过调查问卷的方式,归纳总结出21个舰载机航材保障风险因素,并利用SPSS统计软件和因子分析法对调查问卷的结果进行分析和计算,最终提炼出具有代表性的7个公共因子,从而完成了舰载机航材保障关键风险因素的确定和分类。