| 基于IGA-Elman算法的民航发动机基线挖掘研究 |
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| 引用本文： | 李书明,周大鹏,许旺山,王超,丁凯.基于IGA-Elman算法的民航发动机基线挖掘研究[J].航空维修与工程,2022(1):100-104. |
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| 作者姓名： | 李书明 周大鹏 许旺山 王超 丁凯 |
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| 作者单位： | 中国民航大学航空工程学院;东方航空技术有限公司北京分公司 |
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| 基金项目： | 中国民航大学科研基金项目(05yk08m);中央高校基本业务费(ZXH2010D019)资助。 |
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| 摘 要： | 为进一步提高民航发动机性能参数基线挖掘的准确性,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)优化Elman动态回归神经网络的基线预测模型。该模型通过改进遗传算法的交叉和变异概率更新操作,并优化Elman网络的初始权值和阈值。同时,结合EHM系统输出的飞行数据报告,对该神经网络进行训练,用训练好的神经网络对某航空公司提供的监控数据进行基线预测,并与基本Elman神经网络和GA-Elman神经网络的输出值进行对比。实验结果表明,IGA-Elman算法在航空发动机基线预测精度方面优于上述其他方法。
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| 关 键 词： | 神经网络 改进遗传算法 民航发动机 基线预测 |
Research on Baseline Mining of Civil Aero-engine Based on IGA-Elman Intelligent Algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural network improved genetic algorithm civil aero-engine baseline prediction |
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