基于SSA-LS-SVM的通用航空机队可靠性预测方法
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.1671-654X.2023.04.002

基于SSA-LS-SVM的通用航空机队可靠性预测方法

引用
通用航空机队的可靠性直接影响通用航空运行单位的安全与经济效益.以某通航单位Cessna 172R机队为研究对象,根据通用航空机队功能结构及故障特点,参考ATA100规范遴选可靠性指标,选取可靠性评估方法并进行可靠性等级划分,按指标分类统计各系统的故障数量,计算各系统的故障频率,建立基于最小二乘支持向量机理论(LS-SVM)和麻雀搜索算法(SSA)的Cessna172R通用航空机队可靠性预测方法,与LS-SVM模型预测结果对比,SSA-LS-SVM模型预测的准确度最高可达到95%,比原模型准确率提高了 25%左右,证明了改进模型在通用航空机队可靠性预测上有较好适用性.

通用航空机队、可靠性预测、最小二乘支持向量机、麻雀搜索算法

53

V328(航空飞行术)

四川省科技厅重点研发计划项目;民航局安全能力基金项目

2023-08-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

6-9,13

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

航空计算技术

1671-654X

61-1276/TP

53

2023,53(4)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn