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基于多聚合過(guò)程神經(jīng)元的A380客艙內溫度預測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

中國民航大學(xué) 航空自動(dòng)化學(xué)院,中國民航大學(xué) 航空自動(dòng)化學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP273,V216.8

基金項目:

中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專(zhuān)項資金(ZXH2012G005) 中國民用航空局科技基金項目(MHRD0609)


Prediction of A380 cabinStemperatureSbased on multipleSpolymerization processSneurons
Author:
Affiliation:

College of Aviation Automation ,civil aviation university of china,

Fund Project:

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    摘要:

    對A380在機坪泊位期間客艙內部環(huán)境變化情況進(jìn)行研究,分析影響A380艙內的熱環(huán)境的主要因子并建立因子模型,采集大量A380機艙內的溫度數據,通過(guò)分析建立了機艙內熱環(huán)境預測模型。并在此模型基礎上,采用多聚合過(guò)程神經(jīng)元的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),對機艙內熱環(huán)境算子和歷史數據進(jìn)行非線(xiàn)性聚合、分析和學(xué)習,最終實(shí)現對機艙內的溫度的變化進(jìn)行準確預測,此模型將為艙內熱環(huán)境控制算法的研究提供一個(gè)良好的平臺。

    Abstract:

    :Studied the change of passenger cabin environment during the ramp berth of A380, analyzed the main factors that affect the thermal environment of A380 cabin and built factor model, collected temperature data of A380 cabin, and established the predict models of thermal environment through analyze the data. Based on this model, nonlinear aggregation, analyze, study and predict changes in the cabin the cabin temperature curve on the cabin environment operators and historical data with BP neural network of multi-polymerization process neurons and actually predicted the change trend of temperature of the cabin, this modelScan provide a goodSplatform for the study ofScabinSthermal environment controlSalgorithm.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

張積洪,李興旺.基于多聚合過(guò)程神經(jīng)元的A380客艙內溫度預測計算機測量與控制[J].,2014,22(12).

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歷史
  • 收稿日期:2014-05-04
  • 最后修改日期:2014-06-11
  • 錄用日期:2014-06-12
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-10
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