基于优化支持向量机的飞机重着陆智能诊断

• 作者: 许桂梅 黄圣国
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 重着陆 诊断模型 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 256-259
• 分类号: X949
• 语种: 中文

摘要

为提高飞机重着陆判断的准确性,研究了将最小二乘支持向量机应用于飞机重着陆诊断的方法;首先,根据飞机着陆阶段运动方程确定5类关键的重着陆诊断指标,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断;接着,对支持向量机的分类算法进行扩展,实现了支持向量机的多类分类,建立了飞机重着陆诊断模型;然后,分别利用遗传算法和粒子群算法优化了模型参数,并对优化结果进行了分析比较;最后,利用飞行品质监控数据库中的样本数据对某航空公司B737型飞机进行了重着陆诊断实验,结果表明;支持向量机模型具有较高的诊断精度,适用于飞机重着陆诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄圣国	南京航空航天大学民航学院	68	791	16.0	25.0
2	许桂梅	南京航空航天大学民航学院	7	86	6.0	7.0