基于国民经济发展规划的飞行培训规模预测模型

飞行培训需求是航空运输生产的派生需求,航空运输业与国民经济又有着紧密内在联系.本文以国民经济发展规划为依据,综合考虑航空运输市场容量、飞行劳动生产率、飞行员劳动强度、飞行员培养周期、飞行员人数存量变化等等变量,构建一个针对航空运输航线飞行员养成培训规模的预测模型.利用1978-2004中国民航统计数据,运用EVIEWS计量工具,对"十一五"和"十二五"期间我国飞行员需求缺口和飞行培训规模进行预测.     

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。     

基于出行链的电动汽车充电行为影响因素分析

随着电动汽车的快速发展,大规模电动汽车充电将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响,研究电动汽车的充电行为及其影响因素,并实时预测潜在的充电行为越发迫切。基于北京市私家电动汽车的历史车联网数据,引入出行链的概念,综合电动汽车充电过程和放电过程的数据,从实际出发考虑影响电动汽车充电行为的多种潜在因素,并通过logistic回归模型分析确定了显著影响充电行为的因素。分别基于单一和多个显著影响因素建立电动汽车充电行为的预测模型,预测结果表明,基于多个显著影响因素的模型准确率更高,且对晴天的预测效果更好。研究成果将有助于优化电动汽车的充电行为,进而提高电动汽车的充电效率。      

基于新陈代谢GM（1,1）模型的导弹遥测故障预测算法

在人工监视遥测关键参数是否超出阈值范围以判断导弹故障的传统模式基础上,对GM（1,1）预测模型进行了改进,研究了基于新陈代谢的GM（1,1）预测算法对遥测参数实时预测效果.该算法能不断去掉最老的信息,充分利用最新的信息,避免了预测模型老化的现象;由于用于预测的数列维度较少,便于计算,能够保证算法的实时性.用MATLAB编程实现算法,比对实测数据的预测值与实际值,并进行误差分析.结果表明,该算法对遥测参数的预测精度较高,可为及时发现导弹故障提供科学的依据.     

电容均压三相四开关变换器预测功率控制

三相四开关变换器直流侧分离电容电压不平衡,将降低其并网电能质量,缩短电解电容寿命。针对该问题,提出了一种直流侧分离电容电压均衡的模型预测功率控制策略。基于αβ两相静止坐标系分析电压矢量,建立功率预测模型。由于直流侧电容中点电压偏差值含有交流分量和直流分量,使用低通滤波器提取直流分量后计算功率补偿值,并计入给定功率,进行模型预测功率控制,实现直流侧分离电容电压均衡。该控制策略无需锁相环和PWM调制,易于实现。通过仿真和试验对其动、静态特性进行分析,验证了所提出控制策略的有效性和可行性。     

基于CFD的变后掠翼单速度最优后掠角预测模型

为延长飞行器续航时间,探索变后掠翼飞行器控制规律,根据新型变后掠翼飞行器模型,探究了通过飞行器速度及迎角来控制弹翼后掠角度,以达到最优气动性能,从而使该飞行器获得更长续航力.选取飞行马赫数为0.4～0.8、前缘后掠角度为15°～45°内的39个关键点,在迎角为0°～14°范围内进行CFD仿真,将仿真结果在不同数学模型下...     

中国的气象卫星（下）

短期预报的主力 为了极大地改善区域性短期天气预报,中国还积极研制了静止轨道气象卫星,并于1997年6月10日成功发射了第一颗试验型静止轨道气象卫星风云2号A。该卫星是中国第一颗地球静止轨道遥感卫星,采用东方红2号甲卫星平台。星体外形呈圆柱体,高1．606米．直径2．1米,     

一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元(GRU)神经网络模型,利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子,提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验,得到北半球平均相对精度的均值为83.96％,高于南半球的73.60％,表明预测模型在北半球的适应性更...     

基于改进型BP神经网络模型的飞行事故预测研究

飞行事故预测是预防飞行事故的有效途径.对飞行事故进行准确、可靠的预测,定量描述出安全形势的演变情况,可以为上级机关正确决策提供可靠的分析基础,直接为空军安全管理和决策提供服务. 飞行事故与导致其原因之间呈现多因素、复杂的非线性关系,难以用传统的预测函数模型描述.     

神经网络宽度对燃烧室排放预测的影响

为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响，基于录取的全环燃烧室排放试验数据，构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入，CO和NOx排放指数为输出的神经网络预测模型，确定了最优网络宽度。结果表明，存在一个最优的网络宽度值，使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳，本文最优的网络宽度为24。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系，可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后，基于敏感性分析，结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。