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.     

基于蚁群改进 BP算法的组合预测模型在军械器材需求预测中的应用

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。     

基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。     

基于数据挖掘算法的热压罐固化周期预测研究

目前,计划人员只能根据相关工艺文件中固化参数及热压罐固化周期的历史数据对热压罐进行连续排罐,导致计划人员无法制定精细的排产计划,还没有利用数据挖掘算法对热压罐固化周期进行预测的研究。采用支持向量回归和KNN预测两种预测方法,并对两种方法的预测结果进行对比试验。试验表明KNN预测的预测结果中有90%的罐次均优于支持向量回归的预测结果,且有90%罐次的误差小于0.5h。最后对两种方法的预测结果进行了原因分析。     

基于Box-Cox变换与随机系数回归模型的非线性退化设备剩余寿命预测方法

准确预测退化设备的剩余寿命可以为设备维护管理提供重要信息支撑，进而避免设备运行中发生计划外失效、减少设备运行维护成本。针对工程实际设备广泛存在的非线性退化现象，提出了基于Box-Cox变换与随机系数回归模型的非线性退化设备剩余寿命预测方法。首先，采用Box-Cox变换对非线性退化数据进行线性化处理，在此基础上通过随机系数回归模型构建退化模型，并运用Bayesian理论与蒙特卡洛-期望最大化算法在线更新模型参数；然后，基于随机系数回归模型的特性，推导出剩余寿命的分布函数以及其点估计值；最后，通过数值仿真和锂电池实际退化数据验证所提方法的有效性。     

无人机蜂群轨迹预测研究

传统防空火控算法中的轨迹预测模型无法对复杂的无人机蜂群进行有效地轨迹预测，而现有针对无人机机动轨迹的预测研究通常只考虑单个无人机，且模型量级过大。为了准确且快速地预测无人机蜂群轨迹，本文提出一种面向蜂群的轨迹预测方法。在获得蜂群轨迹后，首先基于DBSCAN 对其进行聚类，判断出蜂群中各个无人机的类别；然后基于分形算法，判断无人机轨迹是简单轨迹还是复杂轨迹；最后，采用卡尔曼滤波进行简单轨迹的预测，用基于LSTM 网络的方法进行复杂轨迹的预测。结果表明：本文提出的无人机蜂群轨迹预测方法的预测误差远远小于纯采用卡尔曼滤波方法预测的误差，且预测时间小于仅采用LSTM 网络方法预测的时间，可以较为准确地预测蜂群中不同集群无人机的轨迹，为反无人机蜂群火控解算提供基础。     

基于LightGBM算法的机场聚合离场延误预测

航班延误预测具有非线性聚合的动力学特征。在保证准确率的前提下为提高预测效率,提出一种基于轻量级梯度提升机(Light gradient boosting machine, LightGBM)算法的机场聚合离场延误预测模型。通过对历史航班数据的分析处理,提取时间特征、飞行计划特征和延误特征三类重要特征,并以提取出的特征作为输入变量,采用LightGBM算法基于广州白云机场的历史运行数据对航班延误时间进行预测。结果表明：模型预测延误时间与实际延误时间吻合良好;与其他常用算法的预测结果相较而言,所提模型在各种预测指标上结果更优,效率更高。     

基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型

利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOA-GRNN),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN;IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.8506,其预测效果均优于其他对比算法;同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。      

空管中飞行轨迹预测算法的比较研究

研究比较了用于空中交通管制中飞行轨迹预测问题的三种不同算法，即α／β或α／β／γ滤波算、自适应单一模型卡尔曼滤波算法和当前正研究应用的相互作用多模型卡尔曼波算法。针对三种算法，根据民航飞行的实际情况，分水平面和高度方面两部分设计了具体的飞行轨迹预测方案，并对这几种方案进行了蒙特卡洛仿真，给出了有关的仿真结果，证明相互作用多模型算法在空管轨迹预测中是更为有效和可行的。     

航空发动机故障诊断算法测试平台

在MATLAB/Simulink环境下搭建航空发动机故障诊断算法测试平台。利用已有的民用大涵道比涡扇发动机非线性模型进行仿真得到航空发动机故障数据,数据既可以用于故障诊断算法的开发,也可以用于故障诊断算法的验证。对用户提供的故障诊断算法按照统一的评价标准进行分析,得出诊断算法优良性的量化值,使得不同结构、不同平台的诊断算法能直接作出比较。通过故障诊断算法的诊断结果进行分析,得到的评价结果可全面反映故障诊断算法的性能。     

用“换算法”分析矩形喷管射流流场

应用“换算法”对矩形喷管射流流场进行了数值分析,通过计算与实验结果对比可以看出,“换算法”在分析矩形喷管射流特性方面具有足够的准确性。     

职业倦怠感因素及预测模型有效性分析

在问卷调查的基础上首先对目前我国职场人士的职业倦怠状况进行了描述性分析。其次对导致职业倦怠的因素进行预处理,获得七个显著因素,在此基础上运用三种不同的模型对职场人士是否产生职业倦怠进行预测分析,结果表明:三个模型中,KNN模型的预测准确率最高,Logistic和LDA模型预测结果比较接近。     

利用岭回归信号处理技术减小几何精度因子

本文提出了一种新的信号处理技术,当导航陆标(例如探测器)的几何近似共线时,该技术可以提高定位导航系统的精度。在导航文献中,由近似共线测量几何引起的精度下降称为几何精度因子(GDOP)。出现共线几何时,定位估计的方差急剧增大。1970年,针对线性回归模型预测矩阵中出现的近似共线现象,Horel和Kennard开发了岭回归方法来对付它。由于近似共线的预测矩阵在数学上等价于GDOP,所以提出岭回归技术也可用于导航信号的处理。基于岭回归的定位算法不仅可以减小由GDOP引起的方差增大,而且可以减小整个均方定位误差。目前,大部分定位算法使用最小均方差估计器(LMS)的一些变形,例如卡尔曼滤波器。作为一个特例,岭回归也包括了对GDOP敏感的LMS估计器。本文分析了一个简单的距离/距离(R/R)导航系统,以此阐明岭回归的基本原理。通过计算机仿真,定量计算了岭回归相对于LMS估计的精度提高,仿真的飞机在高空中作匀速飞行。这种岭回归技术尤其适用于全球定位导航系统(GPS)。     

基于准三维冰形算法的结冰预测技术及应用研究

机翼结冰是威胁民用飞机飞行安全的主要因素之一,准确预测机翼的结冰过程和特点,可为防除冰设计提供依据和支撑。提出了利用二维模拟三维的准三维冰形算法,该算法在保证结冰预测精度的同时,极大地降低了型号结冰计算成本;给出了顺气流和垂直于前缘两种典型民用飞机后掠翼机翼的二维剖面截取方法,并将采用该方法的计算结果与三维后掠机翼的结冰预测结果进行了对比分析。结果表明,相对于顺气流方式,垂直于前缘方式的准三维冰形算法与三维后掠机翼的结果更为接近。     

一种CCRP算法

CCRP是重要的空对地攻击方式,本文以向量三角形准确地描述了空对地瞄准,通过空对地攻击弹道的CAD设计,并结合弹道回归多项式的三元Honer处理,提出了一种适用范围很广的高精度的CCRP实时算法,并对算法进行了合理分析.     

空间柔性网—膜结构分析的数学规划算法

 提出了以参数变分原理为基础的数学规划算法, 以计算分析太空用品中网- 膜结构起皱现象。针对网状柔性结构分析, 算法的原理是将结构化成多个具有一定非线性本构关系的杆单元, 并在此基础上进行杆系结构非线性分析的规划算法构造, 可以较好地模拟网状柔性结构的起皱性质。而对于一般的膜结构, 则构造了用于直接分析的膜单元相对应的本构模型, 并在此基础上构造问题的求解算法。不同于常规的数值计算方法, 提出的算法不依赖于应力的迭代过程。参数变分原理和数学规划算法的应用, 使本算法可以很有效地分析预测网- 膜起皱的区域、模式和应力分布, 从而为解决网- 膜结构起皱问题提供依据。给出的数值算例说明了方法正确与有效性。     

企业的现金为什么不够用

作为盈利企业，从资产负债表上看，企业的财务状况处于非恶化状态，从利润表上看，企业取得了一些利润，但是，企业为满足经营活动的连续性还要不得不借入资金，这是为什么？作为一个亏损企业，从利润表上看，企业没有获得利润，但是，企业并不是在只有借入资金的情况下，才能继续生产经营活动，这又是为什么？回答这样的问题，我们可以从分析现金流量表中找到答案。企业的现金状况是企业生存和发展的基础。判断航空公司和机场公司经营状况好坏，现金比利润更重要。现金犹如企业日常运作的“血液”，对现金流量表分析，可初步得出企业日常运…     

柔性道(路)面结构评定用的知识库系统

道面弯沉数据常用于道面结构状况的无破损评定。道面层的特性可根据道面弯沉，通过回归计算得出的弹性模量来体现。目前使用的，通过不同回归算法得出的计算参数在一定程度上取决于分析者个人的经验和判断，而且各人的结果又往往不一致。因此，为了加快回归计算结果的分析，必须使多年来在道面研究和实践中积累的经验格式化、使之便于进行道面无破损评定。现已研究出了一套知识库系统－－道面结构评定系统（ＰＡＳＥＬＳ）。其中，法     

飞行时间定量分析和预测

工欲善其事,必先利其器。用科学的方法预测中、短期飞行时间,可以为公司未来的发展提供正确决策的前提和依据。预测是一门实用学科,管理工作中对未来状况预测和估计越准确,做出的决策才能越正确。本文通过现代管     

过渡流区N-S/DSMC耦合计算研究

在已有CFD和DSMC方法程序研究基础上,采用MPC耦合处理原理,发展适于流场分区信息交换的亚松弛技术,建立了N-S/DSMC耦合算法.通过对近连续过渡流区不同Kn数条件下钝锥绕流计算与低密度风洞试验结果比较分析,一方面证明了本文所建立的N-S/DSMC耦合计算模型和方法在低Kn数过渡流区的有效性,另一方面剖析了N-S/DSMC耦合计算误差,可望发展一个工程适用的近连续过渡流区高超声速飞行器气动特性预测分析工具.