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| 1 | 油耗预测中显著影响参数提取方法的仿真显示文摘在油耗预测中显著影响参数提取问题的研究中,QAR记录了大量与飞行油耗相关的真实过程参量。由于参数之间呈非线性关系,若将相关参数全部输入到模型中,将导致油耗预测模型结果复杂,运行时间长,预测精度低。针对以上不足,提出了一种粗糙集属性约简的油耗估计显著影响参数的提取方法,首先是对QAR数据进行预处理,然后进行离散化,离散化采用了信息熵连续属性的离散化算法,进一步提高了数据分析的可靠性,再通过Rough set软件得出核心属性,经实验,新方法在提取油耗显著影响因素中有效,而且在处理QAR数据中有着广阔的应用前景。 | 陈静杰 邹迎欢 | 2013 | 计算机仿真2013，30，6： | 9 |
| 2 | 航班起飞阶段QAR关键参数提取研究显示文摘为提取快速存储记录器(QAR)记录的航班起飞阶段的本质参数,提高飞行运行监控效率,建立飞行针对性训练,特提取某公司BB737-800机型的原始QAR数据进行参数提取研究。首先使用聚类分析对航班起飞阶段的QAR数据进行聚类,将起飞阶段变化趋势相近的变量进行比较,利用飞机性能工程相关知识分析变量之间的关系,保留关键变量,剔除重复变量。通过层层聚类和约简,最终得出航班起飞过程的关键参数为迎角、计算修正空速、垂直速度、横向加速度、纵向加速度、横滚姿态、俯仰角。该研究能够对QAR数据进行科学分类,对后续数据分析奠定基础。 | 孙瑞山 杨绎煊 | 2015 | 综合运输2015，37，9： | 2 |
| 3 | 基于生成对抗网络的航班起飞风险预测显示文摘航班的安全运行是民航的第一要素。根据历史数据对航班运行过程中可能存在的风险进行提前评估和预测是保障航班安全运行的有效手段。针对航班起飞阶段的风险问题,提出了一种基于生成对抗网络的航班起飞风险预测模型。对收集到的机组、飞机和环境3方面数据进行清洗、变换和融合,得到初始的起飞风险预测数据集;针对数据集存在的严重类不平衡问题,使用生成对抗网络进行数据增强以提高数据质量;在不同增强程度的数据集上,采用3种不同结构的神经网络训练航班起飞风险预测模型。实验结果表明,生成对抗网络能有效提高实测数据集的质量从而提高了航班起飞风险预测的精度。 | 秦雷 谢华 陈海燕 于颖 | 2023 | 航空计算技术2023，53，2： | 0 |
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