论文摘要
为准确估计飞机油耗量,针对飞机下降段油耗影响因素众多且与油耗呈非线性关系的特点,提出一种基于改进深度信念网络（DBN）模型的飞机下降阶段油耗估计方法。通过引入高斯-伯努利受限玻尔兹曼机（GBRBM）,解决传统DBN模型中受限玻尔兹曼机（RBM）处理连续油耗输入数据时信息丢失问题;采用自适应步长（AS）策略加快收敛速度。该方法利用改进DBN模型的深层非线性网络结构实现油耗影响因素与油耗复杂非线性函数关系的逼近,并通过模型顶层连接的BP网络进行油耗估计。实验结果表明,改进DBN模型在复杂非线性估计方面有较大优势,油耗估计精度和拟合度较高,验证了该方法在飞机下降段油耗估计领域具有可行性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘家学,尹鹏
关键词: 下降段油耗估计,油耗影响因素,改进深度信念网络,高斯伯努利受限玻尔兹曼机,自适应步长
来源: 计算机应用与软件 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程,自动化技术
单位: 中国民航大学电子信息与自动化学院
基金: 国家科技支撑计划项目(2012BAC20B0304),中美绿色航线项目(GH201661279),民航节能减排监测与报告方法研究项目(DPDSR0061)
分类号: TP18;V323
页码: 69-74
总页数: 6
文件大小: 1158K
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标签：下降段油耗估计论文; 油耗影响因素论文; 改进深度信念网络论文; 高斯伯努利受限玻尔兹曼机论文; 自适应步长论文;