基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

社会公平对当前大学生就业形势的影响与对策

当前我国的城乡差别、地区差别和行业差别等影响社会公平的因素,对大学生就业也产生了广泛而深刻的影响.大学生的就业意向首选大城市、发达地区、公务员和垄断行业,这种就业意向成为当前大学生就业难的重要原因.要改变这种状况,从社会公平的角度,就要以科学发展观为指导,缩小城乡差距、地区差距和行业差距.从高校的角度,就要更好地承担社会责任,根据社会需求调整专业设置,帮助大学生树立正确的就业观,拓宽就业信息渠道,重点帮扶特殊群体.从大学生的角度,就要用发展的眼光理智就业,树立先就业再择业的观念.     

国际化城市多机场系统及其对北京新机场的启示

<正>随着经济发展与社会进步,人们的出行越来越追求高效快捷,航空已成为远距离旅行的首选方式。在迅速膨胀的出行需求与有限的航空运力矛盾下,仅靠科学的调度与航线安排已不能满足国际化城市的航空需求,新建第二、第三甚至第四机场,构建一个城市或地区的多机场系统,已成     

民用航空器征用的法律问题

2008年汶川地震发生后,根据党中央、国务院紧急会议精神,中国民航局发出《关于征用直升机参加抗震救灾行动的紧急通知》。上述事件中,民航局紧急征用民用航空器的行政行为,为挽救人民群众生命财产、维护社会稳定发挥了重大作用。但在民航法规体系中,有关民用航空器征用的法律规定仍属空白,对于“征用”、     

中国民航发展论坛关注的几个热点议题

2012中国民航发展论坛于5月23-24日在京举行。会议就“统筹谋划民航与地方经济发展战略”、“欧盟ETS收费”、“推进新一代空管系统的落实”、“航空公司的国际市场开拓”等话题展开了研讨。 今年的中国民航发展论坛以“合作、创新、共赢——航空经济与社会经济发展”为题,涉及的话题比较分散,但基本是业界比较关心的热点。     

中国东方航空股份有限公司对于顾客的社会责任研究

本文以中国东方航空股份有限公司官方发布的2009-2013年五年度的社会责任报告为研究对象,利用定性和定量结合的方法进行分析。研究发现:(1)安全责任是履行顾客社会责任的根本。利用安全飞行时间和事故征候万时率实证分析表明东航对顾客的安全责任履行较好,逐年成熟;(2)服务责任是主体与关键。类目分析与内容分析表明东航的服务责任工作趋向系统化、专业化、人本化的特点;(3)信息化责任是升华与推动。东航信息化责任工作亟需系统化规范化的关注与开展。本文同时改良了对顾客责任的三大支柱模型。     

基于支持向量机的分类器设计

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,提出基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计基于一类辨识的一类分类器。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

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。