重构样本下改进飞机油耗预测方法

摘要：

为精准预测固定机型飞机燃油消耗量,针对飞机油耗数据受多种外界因素影响而存在复杂非线性的问题,提出一种重构样本下飞机油耗增强自适应差分进化相关向量机(enhanced fitness adaptive-differential evolution-relevance vector machine,EFADE-RVM)的预测方法.通过引入相似输入产生相似输出的即时学习算法选择相关样本集形成重构样本,利用增强自适应差分进化算法优化相关向量机核函数参数,解决核函数参数选择困难的问题,建立飞机油耗预测模型.实验结果表明,所提模型的飞机油耗预测精度高,具有更好的预测性能.

关键词：飞机油耗预测;即时学习算法;增强自适应算法;差分进化算法;相关向量机

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：中美绿色航线基金项目;国家科技支撑计划基金项目

在线出版日期：2021-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3232-3238