基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型

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基于SOCIAL-LSTM的空中飞行轨迹预测

263区域治理ON THE W AY作者简介：钟山，生于1992年，硕士，助教，研究方向为空中领航，深度学习。

基于SOCIAL-LSTM 的空中飞行轨迹预测中国民用航空飞行学院钟山，杨泽坤摘要：准确及时地预测航空飞行器的飞行轨迹对于空中交通管理和飞行安全都有着非常重要的意义。

随着低空领域逐渐放开以及航空领域拥堵，航空飞行器之间冲突引发的安全风险成为需要特别关注的问题。

传统的神经网络模型预测飞行轨迹并没有考虑航空飞行器之间的相互影响，本文采用的近年来提出的SOCIAL-LSTM模型可以对特定空间中整体航空飞行器进行轨迹预测。

相较于标准的长短期记忆网络和动力学模型，SOCIAL-LSTM 能够更加全面地考虑空间内航空飞行器之间的相互影响。

关键词：轨迹预测；空中交通管理长短期记忆网络；SOCIAL-LSTM航空飞行器中图分类号：V475.4文献标识码：A文章编号：2096-4595（2020）30-0263-0002轨迹预测已经成功应用于各个领域。

甄荣和金永兴等学者使用自动识别系统和反向传播神经网络对船舶轨迹预测进行了深入研究[1]，邸忆和顾晓辉等学者在兵器领域中对地面目标的轨迹预测进行了研究[2]。

在军用航空领域中，张宏鹏和黄长强等学者对深度学习在无人机轨迹预测中的应用进行了研究[3]。

在民用航空飞行器的轨迹预测领域中，吴鹍和潘薇等学者分析了历史飞行时间数据，接着对航空飞行器的四维轨迹预测进行研究[4]。

为了解决飞行轨迹预测模型参数数量过多的问题，王涛波和黄宝军等学者对模型噪声采用了改进的卡尔曼滤波算法[5]。

张振兴和杨任农等学者提出了一种基于贝叶斯正则化的神经网络方法用来克服神经网络预测飞行轨迹的缺点[6]。

钱夔和周颖等学者采用反向传播神经网络对航空飞行器群的轨迹预测进行研究[7]。

2016年Alahi A 和Goel K 等学者在长短期记忆网络的基础上提出了SOCIAL-LSTM 网络模型[8]。

基于神经网络的风险预测模型分析

基于神经网络的风险预测模型分析在当今社会，随着金融市场的发展，风险预测和风险管理对于金融机构和投资者来说变得愈发重要。

传统的风险预测方法依赖于统计模型和时间序列分析，然而，随着神经网络技术的发展，基于神经网络的风险预测模型在金融领域中展现出强大的优势。

基于神经网络的风险预测模型是一种基于人工智能技术的模型，它模拟了人脑神经元之间的相互作用，通过学习大量的历史数据来发现数据中的模式和关联，从而进行风险预测和决策。

首先，神经网络模型可以处理非线性关系。

在金融市场中，很多因素相互影响，存在复杂的非线性关系。

传统的统计模型难以捕捉这种非线性关系，而神经网络模型可以通过适应性的节点和权重来拟合复杂的非线性模型，从而更准确地预测风险。

其次，神经网络模型具有良好的容错性。

在实际应用中，金融数据常常存在噪声和异常值，这会对风险预测模型的准确性造成很大的影响。

传统的模型对于数据的噪声和异常值比较敏感，而神经网络模型通过大量的样本和隐藏层的处理，具有一定的鲁棒性和容错性，能够更好地适应数据的复杂性和不确定性。

此外，神经网络模型还具有自适应学习能力。

金融市场变化多端，数据分布和规律也在不断变化。

传统的风险预测模型需要不断调整参数和模型结构来适应新的数据分布，而神经网络模型可以通过反向传播算法和随着数据的变化自动更新权重和调整网络结构，从而适应新的数据分布，实现自适应学习。

除了以上优势，基于神经网络的风险预测模型还面临一些挑战。

首先，由于神经网络模型具有很强的拟合能力，容易出现过拟合问题。

过拟合指的是模型在训练阶段过度拟合了训练数据，导致在新数据上预测效果下降。

为了解决过拟合问题，可以采用交叉验证、正则化等方法进行模型的优化和调整。

其次，神经网络模型需要大量的计算资源和高效的算法来训练和优化模型。

训练一个复杂的神经网络模型通常需要许多的样本和大量的计算时间。

此外，选择合适的优化算法也对模型的性能和准确性有很大影响。

因此，在使用神经网络模型进行风险预测时，需要充分考虑数据和计算资源的限制，选择合适的网络结构和算法，以提高模型的预测能力。

一种基于MLP神经网络的大额损失飞行事故预测模型

第３２卷第５期
２０１６年院学
报
ＶＯ１．３２．Ｎｏ．５
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ
ＹＵＨｏｎｇｘｉａ．ＬＩＸｉｎｇ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＰｈｙｓｉｃｓ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１３９９，Ｃｈｉｎａ；
抽取的飞行事故案例进行了检验．预测效果检验表明，所构建的模型具有较好的拟合程度和预测效果．机身价
值和机龄是大额损失飞行事故的重要影响因素．
关键词：大额损失飞行事故；分类变量；多层感知器；神经网络方法
中图分类号：Ｘ９２８．０３；Ｏ２１２文献标志码：Ａ文章编号：１００６— ４７２９（２０１６）０５— ０５０４一Ｏ３
ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＦｏｒｅｃａｓｔＭｏｄｅｌｏｆＭａｊｏｒＬｏｓｓＦｌｉｇｈｔＡｃｃｉｄｅｎｔｓ
ＢａｓｅｄｏｎＭＬＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＭｅｔｈｏｄ
２．ＥｃｏｍｍｅｒｃｅＢｕｓｉｎｅｓｓＵｎｉｔ，ＨｕａｔａｉＰ＆ＣＩｎｓｕｒａｎｃｅＣｏ．Ｌｔｄ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１３１５，Ｃｈｉｎａ）

基于神经网络的航安全性预测模型

．
０引言
对航行系统而言，全是首要问题．行安全安航
一
据，图１所示如
直是困扰我国内河航运业的一个难题，照国依
际通用内河交通事故死亡率的统计方法［亡人死数／ａ・ｋ］看，国大大高于内河航运发展（ｍ）来我较发达的北美洲国家．效的管理与控制，须有有必完善、靠的过程监测，过程控制的有效与否，可而则取决于对安全性指标的超前把握．因此，航行安全性预测是采取有效控制过程的先决条件．过在
去的研究中，统的安全性预测采用事先构造函传数的方法求解ｊ其预测的局限性是显而易见的．，但是，新的研究表明人工神经网络是有极强的最
时ｎ点Ｊ０口】
图１按时间序列列出的某海事局管辖水域事故死亡人数
在得到某局的管辖水域的长度后可以方便地换算为标准数据．了减小运算量，以沿用死亡人数为可／月・）（局的方式．出现有某段时间内的有关数算
收稿日期：０１２—１２０ —１３
李
勇；，３岁，士，教授，要研究领域为交通运输工程男４硕副主
维普资讯
第２６卷第２期
２００２年４月

基于航迹特征的飞行程序噪声预测研究

用ＢＰ神经网络结合机场历史监测噪声数据对机场噪声预测进行了研究，但没有对行阶段特点进行研究。文献［３］通过分析航线的几何特点，采用ＧＩＳ技术对机噪声预测与仿真进行了研究。文献［４］对借助ＦＡＡ（美国联邦航空局）的现成的ＩＮＭ（综合噪声模型）对影响机场航空噪声预测各种因素进行
摘要针对目前飞行程序减噪设计的需要，研究了民机的航迹特征，选取了声暴露级（ＳＥＬ）作为单个事件的飞机噪声评价
指标，并在研究飞行程序特点的基础上，结合飞机噪声性能（ＡＮＰ）数据库和ＮＰＤ噪声计算方法，建立了一套基于航迹特征的
离场飞行程序噪声预测方法。以某民用机场的离场程序为例，绘制出噪声等值线图，验证了方法的可行性。实例证明，该方法可以量化预测飞行程序的噪声影响，规范了飞行程序噪声预测的方法，可以为减噪飞行程序设计提供参考．．
集成。基于上述局限性，基于航迹特征和飞行程序构建飞行轨迹，结合ＡＮＰ数据库中的机型信息、ｌ５－机噪声距离特性（ＮＰＤ）及文献［６］中计算噪声等值线
的方法，对飞行程序噪声预测方法进行＿『研究，并采用ＭＡＴＬＡＢ编程实现了该方法。最后以某机场

时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用

时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用王尚北;王建东;陈海燕【摘要】A new space-time neural network is proposed using the function expansion technique and the linear impulse response filtering theory inthis paper. It consists of function expansion and linear delay pulse. Net input space is mapped into a high dimensional space by function expansion. Therefore, nonlinear mode in low dimensional space can be converted to linear mode in high dimensional space. Linear delay pulse is equivalent to the temporal linear impulse response filter, which is responsible for fitting linear model in space-time series. Space-time neural network fast learning algorithm is proposed by using Levenberg-Marquardt optimization method. Simulation results show that space-time neural network has the characteristics of fast convergence and high precision. Compared with Space-time Autoregressive MovingAverage(STARMA) and multilayer perceptron neural network, the prediction accuracy of the space-time neural network is significantly improved.%针对时空序列建模分析问题，利用函数扩展技术，结合线性脉冲响应滤波原理，提出一种新型时空神经网络。

基于神经网络的预测模型构建及优化

基于神经网络的预测模型构建及优化随着科技的快速发展，智能化已经成为了不可逆转的趋势。

在这一趋势下，人工智能技术也应运而生，正在成为各行各业的重要支撑。

其中，基于神经网络的预测模型构建及优化技术尤为重要，其可以有效地提高各种应用系统的智能化水平，为人们的生产和生活带来更多的便利和效益。

一、神经网络模型构建神经网络是一种用于处理信息的工具，也是一种类比人脑的复杂网络系统。

基于神经网络的预测模型构建，主要包括以下几个步骤：1. 确定模型的输入层、输出层和隐藏层。

2. 设计神经元之间的连接方式。

3. 选择合适的神经元激活函数。

4. 设置模型的训练方法和参数。

5. 利用大量的数据进行模型的训练和调整。

6. 对训练好的模型进行验证和优化。

以上步骤是构建神经网络模型的基本流程。

在实际应用过程中，根据不同的问题类型和应用场景，还需要根据实际情况对模型进行精细化构建和优化。

二、模型优化神经网络模型构建的核心在于权重和阈值的确定，这对模型预测的准确性有着至关重要的影响。

因此，在模型训练和验证的过程中，需要对模型进行优化，以提高预测的精确度和可靠性。

优化神经网络模型的具体方法包括以下几个方面：1. 选择合适的神经元激活函数。

神经元激活函数的不同会导致模型的性能差异。

因此，在构建神经网络模型时，需要根据具体问题场景选择合适的神经元激活函数。

2. 适当调整模型的结构参数。

模型的结构参数包括输入层和隐藏层的节点数、隐藏层的层数、神经元之间的连接方式等等。

需要根据具体问题来适当调整这些结构参数，优化模型的预测结果。

3. 选择合适的学习率。

学习率是神经网络模型中一个非常重要的参数，会直接影响模型的训练速度和准确度。

需要根据具体问题来选择合适的学习率，以优化模型的预测结果。

4. 采用优化算法。

常用的优化算法包括BP 算法、L-BFGS 算法、SGD 算法等等。

这些优化算法在不同的问题场景下都有其独特优势，需要根据具体情况来选择适合的优化算法。

基于神经网络的音频信号降噪技术

基于神经网络的音频信号降噪技术音频信号降噪是一项重要的信号处理技术，它在许多领域中都有广泛的应用，例如通信、语音识别、语音合成等。

随着神经网络技术的快速发展，基于神经网络的音频信号降噪技术逐渐成为研究热点。

本文将从神经网络的基本原理、音频信号降噪的挑战、基于神经网络的音频信号降噪方法等方面展开讨论。

一、神经网络基本原理神经网络是一种模仿人脑结构和功能而设计出来的计算模型。

它由大量相互连接并具有适应性调节能力的简单处理单元组成，这些处理单元被称为神经元。

每个神经元都接收来自其他神经元传递过来的输入，并根据输入和自身内部状态产生输出。

在训练过程中，通过调整连接权重和阈值等参数，使得网络能够对输入进行正确分类或输出期望结果。

这种学习过程通常通过反向传播算法实现，即将输出误差反向传播到每个连接权重，并根据误差大小来调整权重的值。

二、音频信号降噪的挑战音频信号降噪是一项具有挑战性的任务，主要由以下几个方面的因素造成：1. 噪声类型多样：不同环境下的噪声类型多种多样，例如白噪声、背景噪声、谐波失真等。

不同类型的噪声对降噪算法提出了不同要求。

2. 声音信号复杂性：真实世界中的音频信号通常具有复杂结构和高度非线性特性。

这使得降噪算法需要具备一定的非线性建模能力。

3. 实时性要求：在实时通信等应用场景中，对降噪算法提出了实时处理和低延迟要求。

这对算法设计提出了更高的挑战。

三、基于神经网络的音频信号降噪方法基于神经网络的音频信号降噪方法主要包括以下几个方面：1. 基于深度神经网络（DNN）：深度神经网络是一种多层结构组成的神经网络模型，它可以通过层层处理来学习输入和输出之间更复杂、更抽象的映射关系。

在音频信号降噪中，DNN可以用于学习音频信号的特征表示，然后通过降噪模型进行噪声抑制。

2. 基于循环神经网络（RNN）：循环神经网络是一种具有记忆性的神经网络模型，它可以处理具有时序关系的序列数据。

在音频信号降噪中，RNN可以用于建模音频信号的时序特性，并通过记忆单元对过去时刻的信息进行记忆和处理。

基于神经网络的预测模型的比较研究

Ｃｏｐａａｉｅｒｓａｃｎｆｒｃｓｉｏｌａｅｎｍｒｔｖｅｅｒｈｏｏｅａｔｎｇｍｄｅｓｂｓｄｏ
ｎｕａｔｒｓｅｒｌｎｅｗｏｋ
ＬＵＸｕ，ＹＵＧｕ－ｉｎＩｏｘａｇ，ＳＨＥＮＸｉｉｇ－ｎｔ
基于神经网络的预测模型的比较研究
刘旭于国祥沈西挺，，
（．１河北工业大学计算机软件学院，天津３０３２航天科工集团八三五七所，０１０；．天津３０４）０１１
摘
要：随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起，预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模
ｐｅ，ｈｃｕａｙｏｏｏｅａｔｎｏｌｓｔｓｅｉｔｅａｃｒｃｆｓｍｅｆｒｃｓｉｇｍｄｅｓｉｅｔｄ．Ｔｈｒｄｃｉｎｒｓｌｓｓｏｔｔｉｏｅａｔｎｒｃｓｏｅｐｅｉｔｅｕｔｈｗｈａｔｆｒｃｓｉｇｐｅｉｉｎｏｓ
ｎｔｏｋａｅｉｔｏｕｅｅｒｒｎｒｄｃｄ．Ｂｅｉｅ，ｈｏｒｓｏｄｎｄａｔｇｓａｄｄｓｄａｔｇｓｏｈｍｒｕｍａｉｅｎｗｓｄｓｔｅｃｒｅｐｎｉｇａｖｎａｅｎｉａｖｎａｅｆｔｅａｅｓｍｒｚｄａｄ
ｉｓａｐｉａｌｃｐｅｉｌｏｉｔｏｕｅＴｋｎａｅｏｕｆａｃｒｂｔｅｙｆｃｏｎｒｃｎｅｒｓｔｘｍ— ｔｐｌｃｂｅｓｏｓａｓｎｒｄｃｄ．ａｉｇｓｌｓｖｌｍｅｏａａｔｒａｔｒｉｅｅｔｙａｓａｈｅｅａｙ

一种BP神经网络机场噪声预测模型

1引言随着中国民航的高速发展，近年来民航机场规模不断扩大、飞机起降架次不断增多，与此同时机场飞机起降所带来的噪声问题也日益突出。

机场噪声问题是一个严重的社会问题，它不仅限制机场本身的发展，而且给机场周围人们的学习、工作和生活带来很大影响。

目前，国外有很多较为成熟的机场噪声预测模型，我国在这方面的研究才刚刚起步，其一般方法是以飞机的NPD曲线（噪声距离曲线）为核心，根据机场特定环境条件使用相应数学模型进行修正，使其符合特定机场环境条件下的机场噪声传播模型。

美国联邦航空管理局（FAA）开发的机场噪声预测模型INM（Integrated Noise Model）[1]是专门用于机场周围噪声计算和预测的噪声预测模型，该模型使用广泛且具有很高的精度。

但是利用INM进行噪声预测需要大量的精确数据作为输入，不仅预测成本高而且部分精确数据很难获取。

由美国国防部（DOD）支持开发的NMap机场噪声预测模型，主要用来预测军用机场周围噪声，内置大量军用飞机及少量民航飞机的相关信息数据一种BP神经网络机场噪声预测模型杜继涛1，张育平1，徐涛1，2，3DU Jitao1,ZHANG Yuping1,XU Tao1，2，31.南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京2100162.中国民航大学计算机科学与技术学院，天津3003003.中国民航信息技术科研基地，天津3003001.College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing210016,China2.College of Computer Science and Technology,Civil Aviation University of China,Tianjin300300,Chinarmation Technology Research Base of Civil Aviation University of China,Tianjin300300,ChinaDU Jitao,ZHANG Yuping,XU Tao.Airport noise prediction model based on BP neural puter Engineering and Applications,2013,49（9）：236-239.Abstract：Airport noise prediction plays an important role in airport noise controlling,flight planning and airport designing.The airport noise prediction models are usually built based on aircraft noise distance curve（NPD）,and the NPD curves are little by little revised to the noise propagation model under the specific airport environmental conditions by using a variety of mathematical models.In this way,there are shortcomings of the high cost and great prediction error.This paper presents an airport noise pre-diction model for particular airport environmental conditions.The proposed model applies BP neural network and history data of the airport noise monitoring to modifying the NPD curves.Experiment results show that in particular specific airport environ-mental conditions,the accuracy rate of noise prediction is more than91.5%in the case of±0.5dB error.The proposed model has the features of lower cost and high accuracy.Key words：Back Propagation（BP）neural network;airport noise;prediction model;Noise-Power-Distance（NPD）摘要：机场噪声预测对机场噪声控制、航班计划制定和机场规划设计具有十分重要的作用。

基于BP神经网络的飞行体姿态预测模型

ｍｏｅＳｅｆｃｉｅｄｌｆｅｔｖ．ｉ
ＫｅｗｏｄＢＰｏｌｆｒｃｓ；ａｌｂ；ＮＮ；ｌｒａｔｔｄｅｙｒｓ：ｍｄｅ；ｏｅａｔＭｔａＡｆｙｅ；ｔｉｕ
器输出敏感程度及受影响程度不同的特点，以及
ｉｆｒｔｎｏｃｅｅｏｔｒｏｔｕａｔｒｎｔｅｔｓｉｇｏｌｅｔｉｕｅｔｅｆｒｃｓｔｏｓｐｅｅｔｄａｄＢｎｏｍａｉｆａｃｌｒｍｅｅｕｐｔｆｃｏｓｏｈｅｔｆｆｙｒａｔｄ，ｈｏｅａｔｍｅｈｄｉｒｓｎｅ，ｎＰｏｎｔｍｏｅｆＡＮＮｎａｃｌｔｎａｅｓｔｕ．ＴｈａａｆｏｔｅｉｆｒｔｎｏｃｅｅｏｔｒｏｔｕｒｍｐｏｅＯｆｒ－ｄｌｏａｄｃｌｕａｉｒｅｐｏｅｄｔｒｍｈｎｏｍａｉｆａｃｌｒｍｅｅｕｐｔａｅｅｌｙｄｔｏｅｏ
信号对飞行体姿态影响的基础上，立了相应的Ｂ建Ｐ神经网络模型。结合加速度传感器输出的具体数据，应
用Ｍａｌｂ语言编写相关的计算程序，证了模型的可行性。ｔａ验
关键词：Ｐ模型；Ｂ预测；ｔｂ人工神经网络；行体；Ｍａｌ；ａ飞姿态
（ｙＬｂｒｔｒｆＩｓｒｍｅｔｔｎＳｉｃＬＤｙａｃＭｅｓｒｍｅｔ（Ｋｅａｏａｏｙｏｎｔｕｎａｉｃｅｅ８ｎｍｉｏｎａｕｅｎＮＵＣ）ＭｉｉｒｆＦｃｔｎａｕｎ００５，ｈｎ）．ｎｓｙｏ＿ａｉ．Ｔｉａ３０１ＣｉａｔＡｕｏｙ

基于神经网络的飞机试飞数据分析技术的研究

基于神经网络的飞机试飞数据分析技术的研究近几年，神经网络在人工智能领域的应用已经取得了许多令人惊叹的成就，不仅在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面有着广泛的应用，而且在工业领域也逐渐显示出巨大的潜力。

本文就基于神经网络的飞机试飞数据分析技术进行研究，探讨其在航空领域的应用与发展。

一、神经网络简介神经网络，也被称为人工神经网络，是一种模仿生物神经网络思维方式的计算模型，它由大量的处理单元（神经元）和连接这些单元的通道（边）组成。

神经元之间可以传递、处理信息，并根据学习的结果不断优化模型，从而达到“智能化”的效果。

神经网络的应用非常广泛，例如，在图像识别领域，我们可以通过神经网络训练出识别各种物体、场景的深度学习模型；在自然语言处理领域，我们可以通过神经网络实现语言模型建立、词向量表示等功能。

二、神经网络在飞机试飞中的应用随着飞机制造技术的不断发展，人们对于安全性、可靠性、经济性等方面的要求也日益提高。

因此，在飞机试飞中，需要进行大量的数据采集与分析，以便监控飞机状态、评估生产工艺、改进飞行控制算法等。

然而，传统的数据采集方式需要人工录入和整理，效率低下、精度不高。

而基于神经网络的数据分析技术可以有效加快这个过程，实现自动化分析，提升数据分析效率和准确度。

具体来说，我们可以通过神经网络模型对飞机采集的大量试飞数据进行分析，从而得到一系列飞机性能参数、飞行姿态角、飞行速度等数据，进而对飞机的安全性、可靠性进行评估。

此外，还可以通过神经网络分析、模拟飞机动力学特性、系统动力学特性、气动性能等，对试飞过程进行模拟和优化，降低试飞风险，提高飞机的性能和经济性。

三、基于神经网络的飞机试飞数据分析技术的优势与传统的飞机试飞数据采集方式相比，基于神经网络的数据分析技术具有以下几个优势。

1.精度高神经网络模型可以对大量试飞数据进行精确的拟合和分析，避免了人工记录和整理数据的误差和主观性，提高了数据分析的精度。

2.效率高传统的数据采集方式需要人工录入和整理，效率低下。

基于深度学习的航空准点预测与优化模型研究

基于深度学习的航空准点预测与优化模型研究随着航空旅行的普及，航班准点率在乘客选择航空公司时扮演着极为重要的角色。

但由于各种复杂的因素，如天气、航空交通管制、机场运营等，航班延误问题一直困扰着航空公司和乘客。

因此，基于深度学习的航空准点预测与优化模型的研究变得尤为重要。

航空准点预测模型的研究旨在通过分析大量的历史数据和实时数据，预测出航班的准点率。

基于深度学习的模型在准点预测领域表现出了很大的潜力。

在深度学习算法的支持下，可以从庞大的航班数据中提取出隐藏的模式和关联，进而预测出航班是否准点。

常见的深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。

首先，循环神经网络（RNN）可以处理时间序列数据，这使其非常适用于航班准点预测。

通过将历史航班数据输入到RNN模型中，我们可以捕捉到时间序列中的趋势和周期性模式，并预测出未来航班的准点情况。

此外，长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，具有记忆单元和遗忘门的结构，可以更好地处理长期依赖性。

因此，LSTM模型在处理航班准点预测问题时，能够更好地捕捉长期的时间依赖性，并提高预测精度。

其次，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域表现出了出色的性能，但其在时间序列数据上的应用也变得越来越流行。

通过将时间序列数据转化为图像数据的形式，我们可以利用CNN模型的卷积层和池化层来自动提取特征，并预测航班的准点率。

此外，CNN模型还可以通过堆叠多个卷积层和全连接层来增加模型的复杂度和表达能力，进而提高准点率的预测精度。

除了准点率预测外，航空公司还需要制定合理的优化策略，以最大程度地提高航班准点率。

基于深度学习的优化模型可以帮助航空公司发现潜在的改进机会，并制定出更加高效的运营策略。

例如，通过考虑航空公司的资源限制和航班时刻表等因素，可以使用深度强化学习算法来预测并优化飞机的起飞时间、飞行路线和降落时间。

这样的优化模型可以帮助航空公司减少航班延误和航班取消的发生率，提高航班准点率，提升乘客的满意度。

基于神经网络的航空发动机环形燃烧室总噪声级预测

型，并对该模型进行了训练与应用。
由于航空发动机环形燃烧室内部的高温、高压环境，使燃烧噪声的直接测量十分困难，通的普动压传感器无法直接安装在燃烧室内进行动压测
量，要用声导管将被测声压传播至传感器所在需位置进行测量。为此专门设计一套采用声导管的动压测量系统，将声导管伸人燃烧室机匣内部，测得燃烧室内部的噪声数据。测试中在主燃区设置
每次模式样本的输入，络输出端都有一个对应网的指导信号与其匹配。基于网络输出端监督信号
与实际输出的某种目标函数准则，过不断调整通网络的连接权值，得网络输出端的输ｆ与监督使｝｛
信号的误差逐渐减小到要求的限度内。根据
进行了训练与应用。仿真结果表明，网络模型能够较精确地拟合出燃烧室噪声总声级与燃烧此
参数问的函数关系，对于航空发动机燃烧室声疲劳和可靠性的研究有重要意义。关键词：空发动机；航燃烧噪声；神经网络；函数拟合
中，烧室的工作环境最为恶劣，燃因此对燃烧室噪
声进行测量、析燃烧室声疲劳、烧室结构可靠分燃
性及对燃烧效率、烧过程稳定性控制等研究均燃有重要意义。－－
本文利用某型环形燃烧室测试所得数据作为样本数据，建立了燃烧室噪声总声级神经网络模

航空业的航班延误预测模型

航空业的航班延误预测模型航空业的航班延误严重影响了旅客的出行体验和航空公司的运营效率。

为了解决这一问题，航空业开始借助数据科学和机器学习的技术，开发和应用航班延误预测模型。

本文将探讨航空业航班延误预测模型的开发方法和应用效果。

一、航空业航班延误情况分析在开发航班延误预测模型前，首先需要对航空业的航班延误情况进行全面的分析。

航空业的航班延误受到许多因素的影响，包括天气、机械故障、航空公司内部管理等。

通过收集并分析历史航班数据，可以获得航班延误的统计信息和延误的主要原因，为预测模型的开发提供参考。

二、航班延误预测模型的开发航空业的航班延误预测模型通常基于机器学习算法，并利用历史航班数据进行训练。

下面列举几种常用的预测模型：1. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，能够处理大量的特征和样本。

在航班延误预测中，随机森林可以根据历史数据中的各种特征，如日期、时间、起降机场、天气等，构建一个强大的分类模型，用于预测航班的准点或延误情况。

2. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种二分类模型，其核心思想是找到一个最优的超平面，能够将不同类别的样本分开。

在航班延误预测中，支持向量机可以根据历史数据中的特征和目标变量，建立一个分类模型，用于预测航班是否会延误。

3. 神经网络（Neural Network）神经网络是一种模仿人脑神经元结构和工作方式的计算模型，其通过输入变量和经过训练得到的权重，计算出一个输出结果。

在航班延误预测中，神经网络可以根据历史数据中的各种特征，学习并建立一个模型，用于预测航班的延误情况。

三、航班延误预测模型的应用效果航班延误预测模型在实际应用中已经取得了一些成果。

通过与实际航班延误情况的比对，预测模型可以给出较为准确的预测结果。

这对航空公司和旅客都有很大的帮助。

首先，航空公司可以根据预测模型的结果提前采取相应措施，如调整飞行计划、增加备用机等，以减少航班延误给公司造成的经济损失。

基于深度学习的城市噪声预测模型

基于深度学习的城市噪声预测模型城市噪声是城市环境中普遍存在的问题，对人们的生活质量和健康产生了负面影响。

为了解决这一问题，研究人员们提出了许多方法和模型来预测城市噪声。

其中，基于深度学习的城市噪声预测模型在近年来得到了广泛的关注和应用。

本文将深入探讨基于深度学习的城市噪声预测模型的原理、方法和应用，并对其未来发展进行展望。

首先，我们需要理解什么是深度学习。

深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络中神经元之间相互连接的方式进行信息处理和分析。

相比于传统机器学习方法，深度学习具有更强大的表达能力和更高的准确性。

基于深度学习的城市噪声预测模型主要分为两个步骤：特征提取和噪声预测。

在特征提取阶段，我们需要从原始数据中提取出与噪声相关的特征。

常用的特征包括时间、地理位置、交通流量等。

这些特征可以通过传感器网络、卫星遥感数据和公共数据集等多种方式获取。

然后，我们使用深度神经网络对这些特征进行处理和学习，以提取出更高层次的特征表示。

深度神经网络由多个隐藏层组成，每个隐藏层都包含多个神经元。

通过反向传播算法，网络可以根据训练数据不断调整参数，从而提高预测的准确性。

在噪声预测阶段，我们使用已训练好的深度学习模型对未知数据进行预测。

通过输入特征向量，模型可以输出对应的噪声水平。

这样，在城市规划、交通管理和环境保护等方面就可以根据噪声预测结果进行决策和干预。

基于深度学习的城市噪声预测模型具有许多优势。

首先，它能够处理大规模、高维度的数据，并从中提取出有用的信息。

其次，在训练过程中不需要人为地指定特征表示方式，而是通过学习自动地获取最优表示。

此外，深度学习模型还具有较强的泛化能力，在面对未知数据时仍能保持较高准确性。

基于深度学习的城市噪声预测模型已经在实际应用中取得了一些成果。

例如，在城市交通管理中，可以利用该模型预测交通流量与噪声水平之间的关系，从而优化交通流量控制策略。

在城市规划中，可以利用该模型预测不同区域的噪声水平，从而合理规划建筑物和道路的布局。

一种基于MLP神经网络的大额损失飞行事故预测模型

一种基于MLP神经网络的大额损失飞行事故预测模型于洪霞;李兴【摘要】运用多层感知器(MLP)神经网络方法构建了大额损失飞行事故的预测模型,并利用CASE数据库中抽取的飞行事故案例进行了检验.预测效果检验表明,所构建的模型具有较好的拟合程度和预测效果.机身价值和机龄是大额损失飞行事故的重要影响因素.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2016(032)005【总页数】3页(P504-506)【关键词】大额损失飞行事故;分类变量;多层感知器;神经网络方法【作者】于洪霞;李兴【作者单位】上海电力学院数理学院,上海201399;华泰财产保险有限公司电商事业部,上海201315【正文语种】中文【中图分类】X928.03;O212飞行事故对民航企业及全社会都会产生重大的负面影响.除了发生全损事故外,当由于自然灾害或意外事故等原因造成大额损失时,负面影响依然严重.因此,国内外的众多研究人员在民航事故统计及预测相关领域已开展了各种研究.罗晓利[1]对中国民航1990～2003年间152起飞行事件进行了统计研究;杜红兵和李珍香[2]对世界及国内进近着陆运输飞行事故原因及预防对策进行了研究;王永刚和吕学梅[3]进行了民航事故症候数据的关联度分析;SALAM R G [4]应用随机模拟研究了事故的发生概率和损失程度,并建立了评估模型.于洪霞等人[5]运用Logistic 回归分析研究了全损飞行事故的影响因素并构建了预测模型.神经网络方法是一种模拟生物神经系统,具有学习功能的方法.它是一个由大量神经元广泛相互连接而成的非线性复杂网络系统,能够深入挖掘隐藏在影响因素背后数据之间的复杂关系,近年来已广泛地应用于各种复杂系统的预测,比如地震灾害易损性估计 [6];丁松滨和王飞[7]运用神经网络研究了飞机的飞行事故万时率. Rumelhart等人提出了多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)方法,主要用于解决非线性可分数据的多类别分解问题.本文将运用神经网络方法中研究比较成熟的MLP方法构建了大额损失飞行事故的预测模型,进而将结果与已有全损飞行事故的研究成果进行了对比分析.本文选取的数据来自于Airclaims公司的CASE世界航空事故赔案数据库.CASE数据库中包含8 000余条自1952年以来的飞行事故案例,满足本研究所需的数据基础.本研究中大额损失的定义采用的是CASE数据库中的定义:损失金额大于等于100万美元或损失比例大于等于机身价值的10%,两者满足一条即归类为大额损失.从更新日期为2008年6月14日的CASE数据库中检索到的世界民航国内、国际定期客货航班发生在起飞、航路和降落过程中的非全损事故损失记录共计230条,其中大额损失事故有169条,占比73%,非大额损失(小额损失)事故有61条,占比27%.数据简要统计汇总如表1所示.为进行Logistic回归分析,首先要将样本数据转化为分类变量数据.转化后的数据包括4个自变量:航班类型,分为两组(在国际间执行的航班赋值为1,在某国家内执行的航班赋值为0);飞机制造商,分为3组(波音赋值为1,空客赋值为2,其他制造商赋值为3);机身价值,分为3组(大于3 000万美元时赋值为1,在1.0×107～3.0×107美元之间时赋值为2,小于等于1 000万美元时赋值为3);机龄,分为3组(大于25年赋值为1,在15～25年之间赋值为2,小于等于14年赋值为3).另外,还包括一个因变量,即损失程度,大额损失赋值为1,小额损失赋值为0.2.1 MLP神经网络建模2.1.1 网络结构参数设定对于网络结构中具体参数的设定如下.(1) 输入层节点数输入层起缓冲存储器的作用,把数据源加到网络上.在本模型中,取11.(2) 隐含层数文献[8]和文献[9]提出,具有一个隐含层的网络可以用任意精度去逼近一个复杂的系统,因此只考虑具有一个隐含层的神经网络模型.(3) 隐含层内节点数由于节点太少不能充分表达系统中的非线性关系,节点太多又会发生过度拟合的问题.通过对不同的节点数进行试验,最终选择了5个节点. (4) 输出层节点选择的输出层节点为1个,选取的是因变量等于1时的拟概率,在0～1之间.2.1.2 MLP神经网络模型构建根据上文讨论,输入层有11个节点,隐藏层有5个节点,输出层有2个节点,假设输入层与隐藏层之间的权值V=(vji)11×5,B=(b1,b2,b3,…,b5)为隐藏层节点的偏置权值,b为输出层神经元的偏置权值.隐藏层与输出层之间的权值为W=(wj)5×1,隐藏层的激活函数为f1(·),输出层的激活函数为f2(·),则隐藏层的输出为:输出层神经元的输出为:其中,激活函数都取Sigmoid函数,即:S型函数具有可微分性,更接近生物神经元的信号输出形式,饱和非线性特征,增强了网络的非线性影射能力.计算的风险等级在(0,1)之间,所以选用S型函数.2.1.3 MLP模型的训练模型的训练类型选用批处理,优化算法选用梯度下降法.网络经过训练后达到一定的稳定状态,形成11×5×1的网络模型,各权值取值如表2和表3所示.2.2 模型预测效果通过对230条数据进行准确率判断,结果如表4所示.由表4可知,模型对样本数据分类情况的综合预测准确率为71.3%,而且大额损失预测准确率也在76.9%,表明预测结果较好.注:分类临界值为0.600.表5为各因子标准化重要性排序,可以看出,机身价值与机龄两个因素对大额损失有重要影响.于洪霞等人[5]指出,全损飞行事故的影响因素中机龄和航班类型因素具有统计学意义.机身价值和飞机制造商不具有统计学意义.将大额损失飞机事故影响因素与全损飞行事故的影响因素对比可以得出以下两个结论.(1) 全损飞行事故与大额损失飞行事故中相同的影响因素是机龄.老龄飞机发生全损和大额损失飞行事故的概率较高,而且机龄越老,全损和大额损失的概率越高.这个结论提醒我们应更加关注老龄飞机.(2) 机身价值在大额损失事故的影响因素中具有统计学意义.随着技术的发展,飞机的价值越来越高,本研究提醒民航运输企业有必要对高价值飞机提高风险意识.综上所述,本文所构建的模型预测效果较好,可以为民航企业安全预算、投资决策和安全管理等方面提供科学参考.【相关文献】[1] 罗晓利.1990～2003年中国民航152起小于间隔飞行事件的分类统计研究[J].中国安全科学学报,2004,14(12):26-30.[2] 杜红兵,李珍香.进近着陆运输飞行事故原因及预防对策研究[J].中国安全科学学报,2006,16(6):118-122.[3] 王永刚,吕学梅.民航事故症候的关联度分析和灰色模型预测[J].安全与环境学报,2006,6(6):127-130.[4] SALAM,ROMEL G.Estimating the cost of commercial airlines catastrophes—a stochastic simulation approach[C]∥Casualty Actuarial Society Forum Casualty ActuarialSociety.Arlington,Virginia,2003:379-422.[5] 于洪霞,季建华,李兴.一种基于Logistic回归的全损飞行事故分析与预测[J].中国安全科学学报,2010,20(3):34-38.[6] 成小平,胡聿贤,帅向华.基于神经网络模型的房屋震害易损性估计方法[J].自然灾害学报,2000,9(2):68-73.[7] 丁松滨,王飞.基于BP神经网络的民航安全预测方法研究[J].中国民航学院学报,2006,24(1):53-56.[8] CYBENKO G.Approximation by superpositions of a sigmoidal function[J].Mathematics of Control,Signals and Systems,1989,2(4):303-314.[9] HORNIK K,STINCHCOMBE M,WHITE H.Multilayer feed forward networks are universal approximators[J].Neural Networks,1989(2):359-366.。

基于神经网络的航空发动机状态预测

基于神经网络的航空发动机状态预测一、引言航空发动机是飞机的动力源，对于航空工业来说十分重要；发动机的状态，如寿命和可靠性等，直接影响着飞机的正常运行和维护保养成本。

因此，发动机状态预测技术的研究具有重要的现实意义。

传统的基于物理模型的状态预测方法需要解决较为复杂的数学方程组，受到先验知识的限制，因此预测结果不够准确。

而基于神经网络的状态预测方法则可以避免这些问题，具有更高的预测精度和更好的泛化能力。

本文主要探讨基于神经网络的航空发动机状态预测技术。

二、神经网络概述神经网络是模拟生物神经元网络的工具，以计算并行处理和存储信息。

神经网络有上百种模型，但是它们都包含了相同的基本构造要素，即神经元、连接和层次结构。

神经元是神经网络的核心，它是人工建立的基于生物神经元的模型，接收神经网络的输入，经过一些处理过程后将输出信号发送给其他神经元。

连接是神经元之间传送信息的通道，它们具有不同的权值，权值的不同决定了信号的传递强弱。

每个神经网络都有一个或多个层，当神经元被组合成层时，每个层接受其他层的信息并进行处理。

神经网络的学习方式和生物神经网络相同，通过改变神经元之间的连接权值来学习、识别和分类数据。

神经网络的学习分为监督学习、非监督学习和强化学习三种方式。

三、发动机状态预测基础发动机状态预测是通过收集和分析发动机运行数据来预测发动机运行状态，并根据预测结果采取相应的维护策略，降低运营成本和维修费用。

常见的发动机状态参数包括振动、震动、油耗、温度、压力等。

在发动机状态预测和诊断方面，传统的方法主要基于物理模型或基于经验模型，但这些方法在解决非线性和复杂问题方面存在局限性。

人们也试图使用统计学和机器学习技术解决这些问题。

四、基于神经网络的发动机状态预测神经网络的强大特性是对非线性问题进行建模和预测，可以更准确和有效地预测复杂系统的运行状态。

神经网络方法首先收集到大量的训练数据集，然后使用神经网络对数据进行训练，以建立输入和输出之间的映射关系。