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题名基于熵权法的飞机燃油流量全航程组合预测
被引量：9
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作者
陈聪
麻嘉琦
王奕为
李乐乐
梁浩宇
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机构
中国民航大学航空工程学院
厦门航空有限公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第7期126-133,共8页
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基金
航空基金(20151067003)资助
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文摘
在复杂的航班运行中,影响各飞行阶段的主要因素不尽相同。以当前使用范围较广的B737NG飞机所使用的快速存取记录器(quick access recorder,QAR)的大量数据进行研究,将航段划分为巡航、爬升、下降等阶段,利用熵权法确定不同预测模型的权系数,建立全航程组合预测模型。利用Pearson相关性系数分析筛选建模数据,以平稳小波Rigorous SURE的方法对数据进行预处理、滤波去噪。针对BP神经网络(误差反向传播网络)在飞行状态复杂的下降及地面阶段预测效果不理想,引入回归模型进行修正。以熵值法确定动态权系数,即结合飞行阶段进行分段预测,以飞行参数为基础建立燃油流量(fuel flow,FF)的全航程组合预测模型。通过仿真分析,并选取航班中普遍且具代表性的情况验证预测模型的精确度,误差范围均在±3. 5%内,证明该模型合理且具有较广的适用范围。
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关键词
快速存取记录器(QAR)数据
燃油流量预测
BP神经网络
回归分析
熵值权系数
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Keywords
QAR data
fuel flow prediction
BP neural network
regression analysis
entropy weight coefficient
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分类号
V263.6
[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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