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飞机航段油耗区间估计最小样本量分析被引量：7: 1; 作者陈静杰肖冠平《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4356-4359,4364,共5页; 为解决基于QAR数据进行固定机型固定航段油耗区间估计时如何确定QAR数据样本量的问题,提出一种飞机航段油耗区间估计最小样本量的求解及检验方法。根据固定机型固定航段油耗样本满足N(μ,σ2)正态分布,在满足给定估计精度和显著水平的... 展开更多; 关键词 QAR数据航段油耗区间估计最小样本量 χ2拟合检验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于航迹数据的空中交通绿色绩效计算分析被引量：2: 2; 作者魏志强韩孝兰 +1 位作者胡杨张文秀《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期988-993,共6页; 为定量、直观地反映空管运行指挥对飞机温室效应的影响,首先基于快速存取记录器(QAR)记录数据建立飞行参数与飞行轨迹的BP神经网络匹配模型;然后基于QAR数据对模型进行验证;之后建立了温室效应表征参数计算模型;最后根据雷达模拟机上的... 展开更多; 关键词航空运输温室效应 BP 神经网络油耗估算航迹数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于遗传算法的下降阶段飞机油耗分析与研究被引量：2: 3; 作者祝加雄《中国测试》北大核心 2015年第7期124-128,共5页; 为解决航班延误或机位冲突的情况下,飞机低空飞行和空中停留时油耗增加的问题,利用真实的飞行数据和遗传算法建立燃料消耗和高度之间的关系,设计具体的遗传算法实现数学模型的参数求解,从而得到最终的数学模型。在燃料消耗和高度之间建... 展开更多; 关键词遗传算法燃油消耗下降阶段飞行数据分析数学模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究被引量：4: 4; 作者吴祯涛李学仁杜军《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第12期2036-2044,共9页; 针对飞机下降阶段燃油消耗模型建立不够精准的问题,提出了一种改进的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,基于飞参数据建立了某型军用飞机下降阶段的燃油消耗模型。首先从飞参数据中提取与燃油消耗相关的参数并进行预处理... 展开更多; 关键词飞参数据互信息深度学习长短期记忆网络燃油消耗; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FGM(1,1)的航段油耗预测模型被引量：6: 5; 作者陈静杰车洁《计算机工程与设计》北大核心 2018年第2期522-526,共5页; 为精确预测给定外界条件下固定机型航段飞机燃油消耗,基于足够规模真实航班QAR(quick access recorder)数据,提出一种基于单调函数弱化缓冲算子和偏差调节的FGM(first-entry GM)灰色预测模型。该模型可以有效抑制传统FGM(1,1)模型背景... 展开更多; 关键词单调函数弱化缓冲算子航班数据缺失处理航段油耗面板数据灰色预测偏差调节 first-entry GM模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AGA-BP强预测的爬升段油耗估计被引量：6: 6; 作者陈静杰张永平《计算机工程与设计》北大核心 2017年第10期2845-2849,2857,共6页; 为准确预测燃油消耗量,减少民航碳排放,分析飞行数据影响油耗的参数,提出两种爬升阶段油耗预测模型,即BP预测模型与基于自适应(简写为A)GA-BP强预测模型。GA-BP强预测模型以BP预测网络为弱预测器,经有限次数迭代得到强预测器输出,实现... 展开更多; 关键词飞行数据油耗 BP网络自适应GA-BP强预测模型误差; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名飞机航段油耗区间估计最小样本量分析被引量：7: 1; 作者陈静杰肖冠平; 机构中国民航大学航空自动化学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4356-4359,4364,共5页; 基金国家973重点基础研究发展计划基金项目(2010CB955401) 国家科技支撑计划基金项目(2012BAC20B03) +4 种基金民航局科技基金项目(MHRD201008 MHRD201121) ZXH2012G004 3122013J004); 文摘为解决基于QAR数据进行固定机型固定航段油耗区间估计时如何确定QAR数据样本量的问题,提出一种飞机航段油耗区间估计最小样本量的求解及检验方法。根据固定机型固定航段油耗样本满足N(μ,σ2)正态分布,在满足给定估计精度和显著水平的条件下,推导航段油耗区间估计应满足的最小样本量,利用χ2拟合检验法对最小样本量进行验证,得到最小样本量成立的最小概率要求。通过实例验证了该方法的有效性,为航空公司进行固定机型固定航段油耗估算提供了可行的参考方法。; 关键词 QAR数据航段油耗区间估计最小样本量 χ2拟合检验; Keywords QAR data segment fuel consumption interval estimation minimum samples chi-square goodness of fit test; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于航迹数据的空中交通绿色绩效计算分析被引量：2: 2; 作者魏志强韩孝兰胡杨张文秀; 机构中国民航大学空管学院厦门航空有限责任公司运行控制部; 出处《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期988-993,共6页; 基金国家自然科学基金项目(U1533116 U1633125) 天津市自然科学基金项目(18JCYBJC23800); 文摘为定量、直观地反映空管运行指挥对飞机温室效应的影响,首先基于快速存取记录器(QAR)记录数据建立飞行参数与飞行轨迹的BP神经网络匹配模型;然后基于QAR数据对模型进行验证;之后建立了温室效应表征参数计算模型;最后根据雷达模拟机上的飞行航迹试验数据,估算出污染物排放量和总温变潜势大小,并对不同管制员的指挥差异性进行对比分析.结果表明,利用油耗估算模型计算得到的燃油流量估算值和QAR记录的真实值之间的相对误差不超过2%,运用油耗指标与温室效应指标评估管制员水平结果不同.研究结果可以用于定量分析空管运行对温室效应的影响.; 关键词航空运输温室效应 BP 神经网络油耗估算航迹数据; Keywords air transportation greenhouse effect BP neural network estimation of fuel consumption flight trajectory data; 分类号 X738 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于遗传算法的下降阶段飞机油耗分析与研究被引量：2: 3; 作者祝加雄; 机构乐山师范学院物理与电子工程学院; 出处《中国测试》北大核心 2015年第7期124-128,共5页; 基金国家自然科学基金(61079022); 文摘为解决航班延误或机位冲突的情况下,飞机低空飞行和空中停留时油耗增加的问题,利用真实的飞行数据和遗传算法建立燃料消耗和高度之间的关系,设计具体的遗传算法实现数学模型的参数求解,从而得到最终的数学模型。在燃料消耗和高度之间建立指数模型,并对4个航班进行对比分析得到模型的相关系数。结果显示:可以用一个通用的指数模型对下降阶段燃料流量和高度之间的关系进行描述。; 关键词遗传算法燃油消耗下降阶段飞行数据分析数学模型; Keywords genetic algorithm fuel consumption decline phase flight data analysis mathematical model; 分类号 V323 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究被引量：4: 4; 作者吴祯涛李学仁杜军; 机构空军工程大学研究生院空军工程大学航空工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第12期2036-2044,共9页; 基金国家自然科学基金(11447174); 文摘针对飞机下降阶段燃油消耗模型建立不够精准的问题,提出了一种改进的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,基于飞参数据建立了某型军用飞机下降阶段的燃油消耗模型。首先从飞参数据中提取与燃油消耗相关的参数并进行预处理,然后利用互信息的方法筛选了与燃油流率高度相关的参数,最后基于一种改进的LSTM网络建立了飞机下降阶段的燃油消耗模型。该法相比于传统的BP神经网络、回声状态网络以及标准LSTM在精度上都有了较大的提升和改进。; 关键词飞参数据互信息深度学习长短期记忆网络燃油消耗; Keywords flight data mutual information deep learning long short-term memory fuel consumption; 分类号 V31 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程] TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FGM(1,1)的航段油耗预测模型被引量：6: 5; 作者陈静杰车洁; 机构中国民航大学电子信息与自动化学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2018年第2期522-526,共5页; 基金国家重点基础研究发展计划基金项目(2010CB955401) 民航局科技基金项目(MHRD201121) +1 种基金科技支撑基金项目(2012BAC20B03) 民航局节能减排专项计划基金项目(DPDSR0010); 文摘为精确预测给定外界条件下固定机型航段飞机燃油消耗,基于足够规模真实航班QAR(quick access recorder)数据,提出一种基于单调函数弱化缓冲算子和偏差调节的FGM(first-entry GM)灰色预测模型。该模型可以有效抑制传统FGM(1,1)模型背景值构造不精确以及原始数据序列波动较大对预测精度带来的不利影响。实验采用考虑部分航班数据缺失情况下的给定巡航高度和起飞重量的固定机型航段油耗面板数据,实验结果表明,该模型预测精度优于FGM模型。; 关键词单调函数弱化缓冲算子航班数据缺失处理航段油耗面板数据灰色预测偏差调节 first-entry GM模型; Keywords weakening buffer operator based on strictly monotone function flight data missing process flight segment fuel consumption panel data grey prediction deviation adjustment first-entry GM model; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AGA-BP强预测的爬升段油耗估计被引量：6: 6; 作者陈静杰张永平; 机构中国民航大学电子信息与自动化学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2017年第10期2845-2849,2857,共6页; 基金国家科技项目支撑计划基金项目(2012BAC20B03) 民航局科技基金项目(MHRD201121); 文摘为准确预测燃油消耗量,减少民航碳排放,分析飞行数据影响油耗的参数,提出两种爬升阶段油耗预测模型,即BP预测模型与基于自适应(简写为A)GA-BP强预测模型。GA-BP强预测模型以BP预测网络为弱预测器,经有限次数迭代得到强预测器输出,实现误差的优化调整,解决非线性复杂问题。实验结果表明,该模型在非线性预测方面有明显优势,预测精度和拟合度较好,验证了两种模型在油耗预测领域都具可行性。; 关键词飞行数据油耗 BP网络自适应GA-BP强预测模型误差; Keywords flight data fuel consumption BP networ k a d a p t iv e GA-BP s t ro n g p re d ic t io n model e r r o r; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	飞机航段油耗区间估计最小样本量分析	陈静杰肖冠平	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2014	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于航迹数据的空中交通绿色绩效计算分析	魏志强韩孝兰胡杨张文秀	《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于遗传算法的下降阶段飞机油耗分析与研究	祝加雄	《中国测试》北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究	吴祯涛李学仁杜军	《信号处理》 CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于FGM(1,1)的航段油耗预测模型	陈静杰车洁	《计算机工程与设计》北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于AGA-BP强预测的爬升段油耗估计	陈静杰张永平	《计算机工程与设计》北大核心	2017	6	在线阅读下载PDF 职称材料