论文摘要
在复杂的航班运行中,影响各飞行阶段的主要因素不尽相同。以当前使用范围较广的B737NG飞机所使用的快速存取记录器(quick access recorder,QAR)的大量数据进行研究,将航段划分为巡航、爬升、下降等阶段,利用熵权法确定不同预测模型的权系数,建立全航程组合预测模型。利用Pearson相关性系数分析筛选建模数据,以平稳小波Rigorous SURE的方法对数据进行预处理、滤波去噪。针对BP神经网络(误差反向传播网络)在飞行状态复杂的下降及地面阶段预测效果不理想,引入回归模型进行修正。以熵值法确定动态权系数,即结合飞行阶段进行分段预测,以飞行参数为基础建立燃油流量(fuel flow,FF)的全航程组合预测模型。通过仿真分析,并选取航班中普遍且具代表性的情况验证预测模型的精确度,误差范围均在±3. 5%内,证明该模型合理且具有较广的适用范围。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈聪,麻嘉琦,王奕为,李乐乐,梁浩宇
关键词: 快速存取记录器数据,燃油流量预测,神经网络,回归分析,熵值权系数
来源: 科学技术与工程 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程
单位: 中国民航大学航空工程学院,厦门航空有限公司
基金: 航空基金(20151067003)资助
分类号: V263.6
页码: 126-133
总页数: 8
文件大小: 379K
下载量: 205
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标签：快速存取记录器数据论文; 燃油流量预测论文; 神经网络论文; 回归分析论文; 熵值权系数论文;