基于深度学习的船舶航线数据趋势性预测方法

通过对船舶航线数据趋势性预测实现航线智能调度,提出基于深度学习的船舶航线数据趋势性预测方法。构建集中式访问和分布式传感结合的方式,实现对船舶航线数据采样和融合处理。采用负载均衡调度和数据块分组特征距离方法进行船舶航线数据趋势性相关特征检测,采用深度学习和时间序列标签特征检测方法实现对船舶航线数据的多元时间序列的分布重构,根据重构结果和数据聚类趋势性实现对船舶航线数据趋势性预测。由仿真结果可知该方法对航线数据趋势性预测的聚类性较好,预测精度较高。

面向航空发动机全寿命周期管理的航线数据处理系统

为采集、管理、处理并预测在翼航空发动机的性能参数,进而为航空发动机性能仿真和维修策略的制定提供支持,开发了航线数据处理系统,它是航空发动机全寿命周期管理系统的重要组成部分。该系统由航线信息管理、机队性能预测、自动报警和评估报告生成等4个功能模块构成。提出了基于多阶次多项式回归理论的机队性能趋势预示算法和基于改进层次分析法的发动机综合评估报警模型。中航集团国际航空公司的实际应用结果表明了上述模型和系统的正确性。

基于航线数据库的自适应导航系统

飞行的导航与制导是保障飞行任务的重要条件。文章分析了基于航线数据库的导航制导系统,介绍了指令式的制导方式,即自适应的制导系统,它是首先测量飞机的运行状态,并将数据传给存有航路数据的计算机,经比较后,得出飞机飞行与预定航线的偏差,从而得出控制舵面运动的指令,将指令传到飞机舵面,飞机自动控制调整航向及姿态。

基于航线数据的城市跨区域发展研究——以郑州市为例

基于中国内地城市航线数据及现有的城市间网络关系和城市群落分布特点,根据相关系数阐述航线密度、航线连接度、运输能力、活力指数等因子的内涵及关系,对城市跨区域发展进行分析,丰富以中心城市为核心向周围辐射的城市群的发展模式并优化城市发展格局。此外,研究利用可视手段直观展现地理空间现象,以郑州市为例进行验证。结果表明:(1)城市间距离与航线密度不相关,利用航线数据研究城市跨区域发展是合理的;(2)东西部地区发展水平存在差距,通过城市跨区域发展,推动西部地区发展,弥补城市群结构的不足,实现优劣互补;(3)城市跨区域发展配合时间因素,能在时空关联角度上辅助城市规划。

基于市场航线数据的民用宽体飞机寿命研究

为了合理确定我国宽体客机的服役寿命,对不同市场区域内的航线开展了分析和研究。通过对双通道宽体客机运行航线的统计和梳理,列出了不同约束条件下宽体客机运行航线的不同特点和规律,以及对宽体飞机设计服役寿命的影响,其中重点指出了不能忽视"潜在客户"这一重要影响因素。"有所为,有所不为"是我国双通道宽体客机市场定位的原则,避免"大而全"。在宽体客机服役寿命确定的过程中,前提是要立足中国,并辐射亚太地区的基本市场,果断剔除目标市场内那些不具可行性但又对设计服役寿命影响巨大的运营航线,为我国双通道宽体客机的发展"减负",充分发挥后发优势,增强宽体飞机的航线适应性和竞争力。

船舶航线数据库关键数据提取数学建模分析

针对传统关键数据提取模型提取准确率和召回率双低的问题,建立了一个新的船舶航线数据库关键数据提取数学模型。该模型首先需要构建一个分类器,利用分类器将数据库中的数据进行分类;然后将四叉树、R-树相结合构建一个复合型OR-树结构关键数据索引;最后利用建立好的关键数据索引在分类好的数据中提取关键数据。结果表明:与利用主成分分析或粗糙集理论建立的提取模型相比,利用本次构建的模型进行关键数据提取,提取准确率提高3.3%和9.4%,召回率提高6.2%和7.9%。

基于灰色预测模型的航线客流量预测

准确的预测航线的客流量,对于航空企业制定航线销售政策有着重要的作用.针对民航客流量预测具有诸多不确定性和数据不足的特点,在选取某航空公司近六年三亚-北京往返航线数据的基础上,提出以回归分析、灰色预测方法对该航线2016年的客流量进行分析预测.经实证分析,结果表明:灰色预测方法对航线客流量的预测的精确度较高,对航空公司预估客流量和制订销售政策有直接的指导意义.