[发明专利]基于LSTM和SVR模型的飞机辅助动力装置的性能参数单步预测方法有效
| 申请号： | 201911018848.6 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN110718001B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 刘连胜;刘晓磊;彭喜元;郭庆;刘大同 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张利明 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于LSTM和SVR模型的飞机辅助动力装置的性能参数单步预测方法，属于航空航天技术领域，本发明为解决现有技术不能对飞机辅助动力装置的性能参数进行预测的问题。本发明所述预测方法的具体过程为：通过飞机通信寻址与报告系统获得飞机辅助动力装置的在翼监测数据，从在翼监测数据中筛选出排气温度；对排气温度进行滑动平均预处理，将排气温度分为训练集和测试集；采用训练集分别训练LSTM和SVR模型；采用卡尔曼滤波将LSTM和SVR模型融合，获得融合模型；采用测试集对融合模型进行性能预测。本发明用于对飞机辅助动力装置的性能参数进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm svr 模型 飞机 辅助 动力装置 性能参数 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于LSTM和SVR模型的飞机辅助动力装置的性能参数单步预测方法，其特征在于，该预测方法的具体过程为：/nS1、通过飞机通信寻址与报告系统获得飞机辅助动力装置的在翼监测数据，从在翼监测数据中筛选出排气温度；/nS2、对排气温度进行滑动平均预处理，将排气温度分为训练集和测试集；/nS3、采用S2获得的训练集分别训练LSTM和SVR模型；/nS4、采用卡尔曼滤波将LSTM和SVR模型融合，获得融合模型；/nS5、采用S2获得的测试集对S4获得的融合模型进行性能预测。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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