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题名基于机器学习的航材备件需求预测研究
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作者
王蕊
王智恺
钟一鸣
孙辉
杨凯欣
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机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
北京科技大学天津学院无人系统应用研究院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S2期610-618,共9页
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基金
天津市重点研发计划项目(22YFZCSN00210)。
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文摘
为科学而精准地预测航空公司航材库存备件需求,制定合理的航材计划,从航材价格、重要度、维修间隔时间、装机数量等影响因素的角度出发,提出一种基于机器学习的航材备件需求预测方法。首先通过主成分分析(PCA)与K-means聚类将不同需求规律的备件降维可视化展示并分类,然后建立混合核极限学习机(HKELM)与随机森林(RF)的模型对分类后的数据进行多元回归预测,其中针对预测过程中参数选取困难的问题,采用麻雀搜索算法(SSA)迭代寻优两种模型的最优参数。最后,结合某航空公司机队运行数据进行实例分析,与反向传播(BP)神经网络、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)等预测方法进行比较,结果表明所提出的预测方法效果较好,其对航空公司航材计划工作具有一定的指导意义。
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关键词
航材需求预测
降维聚类
混合核极限学习机
随机森林
麻雀搜索算法
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Keywords
Aviation material demand forecast
Dimensionality reduction clustering
Hybrid kernel extreme learning machine
Random forest
Sparrow search algorithm
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V267
[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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题名基于数据挖掘三维数字图像模糊增强系统设计
被引量：1
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作者
张素杰
杨凯欣
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机构
北京科技大学天津学院信息工程学院
北京科技大学天津学院无人系统应用研究院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第22期85-88,共4页
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基金
天津市自然科学基金项目(18JCYBJC42300)~~
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文摘
目前对于三维数字图像模糊增强使用的系统存在图像处理耗时过长的问题。为了解决此问题,设计基于数据挖掘三维数字图像模糊增强系统。设计系统整体框架包括电源模块、外围接口模块、核心处理模块以及存储模块。在整体框架基础上,使用ARM处理器,设计电源电路和外围接口电路,完成系统的框架搭建。利用数据挖掘技术对三维数字图像特征进行提取,并计算模糊特征值,通过模糊特征值和模糊隶属函数实现图像模糊增强,至此系统整体设计完成。测试结果表明,与传统的图像模糊增强系统相比,基于数据挖掘三维数字图像模糊增强系统的处理图像所耗时间缩短了25.86%,适合应用在三维数字图像增强中。
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关键词
清晰度增强
三维数字图像
数据挖掘
系统设计
系统测试
图像特征提取
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Keywords
sharpness enhancement
3D digital image
data mining
system design
system testing
image feature extrac tion
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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