基于K-means算法的飞机下降过程油耗分类

• 作者: 李吕琪 陈静杰
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: QAR数据 下降过程 特征选择 Pearson相关系数 K-means算法
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2760字
• 语种: 中文

摘要

飞机下降过程受飞行环境和流量影响而运行情况复杂,相应油耗也不同.提出一种基于下降段实飞距离、平均下降率、下降点标准高度等多种飞行特征指标的下降过程分类方法.该方法先对QAR数据进行统计分析,找出影响下降过程油耗的飞行特征指标,应用Pearson相关系数进行油耗特征选择,进而应用K-means算法针对相关性大的指标进行油耗聚类.结果将油耗分为明显的两类,可看出两类的飞行特征差异,这为进一步设计节油下降轨迹提供了新视角.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈静杰	中国民航大学航空自动化学院	39	115	6.0	8.0
2	李吕琪	中国民航大学航空自动化学院	1	4	1.0	1.0