【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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
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