基于不同采样率的短航程油耗估计

• 作者: 崔金成 陈静杰
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 短航程油耗 高斯混合聚类 采样率 随机森林
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 254-259
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4068字
• 语种: 中文

摘要

针对多因素影响下的短航程油耗呈现双峰分布,提出了使用高斯混合聚类(Gaussian mixture model,GMM)和随机森林(random forest,RF)相结合的方法对短航程油耗进行估计.该算法先使用GMM对短航程油耗数据聚类,得到两个不同形状的聚类簇.以不同的采样率对两个聚类簇进行采样,构造子数据集,并对每个子集使用回归树进行训练.将CART回归树并行得到RF用于短航程油耗估计.在同一机型和航线,不同的航班数据上进行对比实验,结果验证了所提算法的有效性.

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	中国民航大学电子信息与自动化学院	39	115	6.0	8.0
2	崔金成	中国民航大学电子信息与自动化学院	2	2	1.0	1.0