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基于神经网络的故障率预测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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结合BP神经网络对飞航导弹备件进行消耗预测,提出了基于粗糙集和BP神经网络的预测法。该方法充分发挥了粗糙集在处理冗余数据上的优势,提高了预测速度和有效性。 相似文献
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《飞行力学》2021,(4)
针对航班延误的非线性复杂特性及短期预测精度不高的特点,研究设计了基于小波分解(WD)与ARMA-RBF的组合算法,以分析延误时间序列并进行短期预测。首先,引入小波分解方法,将航班延误时序进行分解得到近似分量和细节分量;然后,对各分量分别构建了自回归移动平均(ARMA)模型和径向基(RBF)神经网络模型并进行预测;之后,构建了WD-ARMA-RBF延误时间短期模型,最终结果即为各分量预测结果的组合叠加值;最后,依据实际延误数据进行了算例仿真。验证结果表明:该模型较WD-ARMA、AR、RBF及GM(1,N)等多种现行的经典算法具有更高的预测精度和稳定性,预测误差MAE仅为3.349,其应用于航班延误时间的短期预测有效、可行。 相似文献
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针对在军械器材采购计划制定环节中的器材需求测算问题,提出基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先结合历史数据,利用多元线性回归预测法和自回归滑动平均模型(ARMA)进行初步预测,将初步预测的结果作为蚁群改进BP网络的输入,从而得到最终的预测结果。实验结果表明,基于蚁群改进BP算法的组合预测模型能够对积累的历史数据进行充分的应用,并且有较高的预测准确性。 相似文献
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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. 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
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针对机载导弹部署后期与备件有关的各项保障数据比较充足的情况,在进行备件需求量影响因素分析和量化的基础上,应用BP神经网络模型对其进行了预测。仿真结果表明,充分利用了各有用数据,能有效提高预测的可靠性和准确性。 相似文献
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航班准点率问题是民航业最为关心的问题之一,准确地预测出航班的准点率能够有效降低航班延误所带来的不利影响、提高乘客满意度。为解决普通深度学习预测模型存在的航班准点率数据挖掘程度不足、预测准确度较低的问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的机场短期航班准点率预测模型。模型使用EEMD算法将准点率时间序列进行分解,采用BiLSTM结构作为预测模型,使模型能够更深层、高效地处理航班准点率数据,提高预测准确度。实验数据为2018年上海虹桥机场航班准点率及天气数据,实验建立了多个参照模型与所提模型进行对比分析。结果表明:提出的EEMD-BiLSTM模型相较于一般模型预测误差更小,准确度更高。 相似文献
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被称为第三代人工神经网络的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,以其耦合机制、脉冲输出两大基本特性广泛应用于图像处理等领域。文章在两大基本特性的基础上对PCNN进行了改进:增加了绝对误差控制公式;连接强度以相关系数来控制,调整阈值设置为最小误差;网络的运行机制与以往的PCNN原理有所不同;将ATrous小波变换与PCNN模型相结合,形成了组合预测模型。将改进后的组合模型用于年降雨量的预测中,以求检验模型的可行性。预测结果表明,基于小波变换的PCNN组合模型用在年降雨量预测中是可行的,并取得良好效果。为进一步深化PCNN的理论、拓宽PCNN的应用领域、解决水文水资源中的预测问题提供了新的思路和方法。 相似文献
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基于线性神经网络的滑油金属含量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络,并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明,可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。 相似文献
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基于RBF网络的航空发动机辨识模型 总被引:6,自引:3,他引:6
利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。 相似文献
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径向基神经网络在非线性非定常气动力建模中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于南航NH-2风洞中某飞机模型大迎角大振幅单自由度偏航、滚转及偏航-滚转耦合的谐波、阶跃运动实验数据,应用径向基神经网络,研究人工神经网络描述非线性非定常气动力特性的能力.研究结果表明,所建立的径向基神经网络模型的预测结果与训练数据和验证数据都符合得很好,说明神经网络建模方法可以有效地对高度非线性的气动力进行建模.研究还表明,用神经网络建立模型时所需要的风洞实验数据可以减少,从而提高风洞实验效率、减少风洞实验的时间和成本. 相似文献
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飞行事故率是反映航空安全水平的重要指标。针对飞行事故率预测建模难的问题,采用RBF神经网络方法,建立了飞行事故率的预测模型。仿真试验结果表明,RBF神经网络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。 相似文献