某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究

• 作者: 吴祯涛 李学仁 杜军
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 飞参数据 互信息 深度学习 长短期记忆网络 燃油消耗
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 2036-2044
• 页数: 9页
• 分类号: V31|TP312
• 字数: 6997字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.12.012

摘要

针对飞机下降阶段燃油消耗模型建立不够精准的问题,提出了一种改进的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,基于飞参数据建立了某型军用飞机下降阶段的燃油消耗模型.首先从飞参数据中提取与燃油消耗相关的参数并进行预处理,然后利用互信息的方法筛选了与燃油流率高度相关的参数,最后基于一种改进的LSTM网络建立了飞机下降阶段的燃油消耗模型.该法相比于传统的BP神经网络、回声状态网络以及标准LSTM在精度上都有了较大的提升和改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李学仁	空军工程大学航空工程学院	60	331	10.0	16.0
2	杜军	空军工程大学航空工程学院	83	330	8.0	12.0
3	吴祯涛	空军工程大学研究生院	6	7	2.0	2.0