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基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测 总被引:1,自引:0,他引:1
将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。 相似文献
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试析航空公司航材管理的经济效益 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,航空公司的经济效益一再滑坡,一个很重要的原因就是成本上升很快。航空公司成本费用中的很大一部分是航材费用。航材支出,不仅包括航材本身的价值,还包括航材占用资金本身的成本以及仓储费用和采购费用等,因此航材管理的经济效益对航空公司的经济效益有一定的影响和作用。分析了航材管理在航空公司中的地位和作用,剖析了体现航材经济效益的几个方面,针对影响航材管理的因素,提出了建立科学的航材管理信息系统、全面的成本管理和科学的成本核算方法及目标定额管理等几个方面,以加强和改善航材管理,提高航材管理的经济效益。 相似文献
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