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摘要:
作为民航运输的两翼之一,通用航空安全水平直接影响民机系统的安全.目前,对通航以及鸟击事故征候进行预测的研究较少,本文根据收集到的美国从事通用航空活动发生鸟击事故征候安全状况数据,采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型对鸟击事故征候数据进行训练和预测.实验结果显示,与传统模型相比,LSTM模型具有更好的预测效果,精确度更高.基于此,提出了预测稳定性更好的LSM T-均方根误差(LSTM-root mean square error,LSTM-R)模型,为通用航空鸟击事故征候预测提供了手段和方法,加强了通用航空安全管理.
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文献信息
篇名 基于鸟击事故征候预测的通用航空安全研究
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 航空航天
关键词 通用航空安全 鸟击事故征候 事故征候预测 长短期记忆
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 系统工程
研究方向 页码范围 2033-2040
页数 8页 分类号 V35
字数 6072字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.09.19
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王华伟 南京航空航天大学民航学院 72 603 14.0 21.0
2 付强 南京航空航天大学民航学院 7 32 3.0 5.0
3 熊明兰 南京航空航天大学民航学院 2 0 0.0 0.0
4 徐怡 南京航空航天大学民航学院 1 0 0.0 0.0
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系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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