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飞机地面除冰保障过程动态预测
1
作者
李彪
邢志伟
王立文
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期224-233,共10页
针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最...
针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法,结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明:所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测,平均绝对误差为2.34 min,整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%,为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。
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关键词
航空运输
动态预测
时空关联动态贝叶斯网
核注意力机制
地面除冰保障过程
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职称材料
题名
飞机地面除冰保障过程动态预测
1
作者
李彪
邢志伟
王立文
机构
中国民航大学航空工程学院
中国民航大学电子信息与自动化学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期224-233,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1601200)。
文摘
针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法,结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明:所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测,平均绝对误差为2.34 min,整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%,为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。
关键词
航空运输
动态预测
时空关联动态贝叶斯网
核注意力机制
地面除冰保障过程
Keywords
air transportation
dynamic prediction
spatial-temporal correlation dynamic Bayesian network
kernel attention mechanism
ground deicing operation process
分类号
V351.392 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
U8 [交通运输工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
飞机地面除冰保障过程动态预测
李彪
邢志伟
王立文
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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