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航空、航天

航空飞行大数据与智能分析

作者：王凤芹等著

出版社：清华大学出版社出版时间：2024-07-01

开本： 16开 页数： 144

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

航空飞行大数据与智能分析版权信息

ISBN：9787302667254
条形码：9787302667254 ; 978-7-302-66725-4
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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航空、航天

航空飞行大数据与智能分析本书特色

本书对航空飞行大数据的数据建模技术和数据分析技术进行详细的阐述，由基本概念到算法实现，并结合具体实例，做到深入浅出、层层递进，旨在为航空飞行大数据的智能化分析奠定坚实的理论与技术基础。

航空飞行大数据与智能分析内容简介

本书以航空飞行大数据的智能分析方法与应用为主要内容，分为两篇。第1篇为“理论与方法”，包括第1～4章，阐述了航空飞行大数据的数据来源、数据特点、数据分析需求与数据应用；并结合航空飞行数据的特点，构建了航空飞行大数据智能分析框架与数据模型，探讨了智能分析涉及的关键技术和航空飞行大数据预处理技术，以及航空飞行大数据常用智能分析算法。第2篇为“应用与实践”，包括第5～12章，介绍如何应用航空飞行大数据的理论与方法解决航空飞行领域的实际问题，具体包括航空飞行器的状态参数异常检测、基于飞行数据的飞行动作自动识别、基于飞行数据的飞行动作质量评价、航空飞行器飞行控制系统状态参数监控、航空飞行器关键飞行参数预测模型、航空飞行四维航迹预测和飞行安全风险融合评估7个方面的应用实践，*后给出航空飞行大数据智能分析系统的设计，为航空飞行器的智能化维修保障提供数据决策支持。本书适合航空信息、计算机科学与技术、电子信息、信息管理、数据科学等专业的师生阅读，也可作为航空领域相关科技人员、大数据分析工程技术人员、数据分析人员的参考用书。

航空飞行大数据与智能分析目录

第1篇理论与方法第1章航空飞行大数据概述 1.1 数据来源 1.2 数据特点 1.3 数据分析需求 1.4 数据应用 1.4.1 故障预测与健康管理 1.4.2 状态监测 1.5 本章小结第2章航空飞行大数据智能分析框架 2.1 引言 2.2 总体框架 2.2.1 飞行数据采集层 2.2.2 飞行数据处理层 2.2.3 飞行数据应用层 2.2.4 系统运维 2.2.5 标准规范 2.3 关键技术 2.3.1 飞行数据融合技术 2.3.2 飞行数据建模技术 2.3.3 状态智能监控技术 2.3.4 状态智能预测技术 2.4 航空飞行器状态数据模型 2.4.1 动力装置状态监控参数 2.4.2 飞行控制子系统状态监控参数 2.4.3 导航子系统状态监控参数 2.4.4 电气子系统状态监控参数 2.5 本章小结第3章航空飞行大数据预处理技术 3.1 引言 3.2 飞行数据滤波 3.2.1 基于斜率距离的支持度 3.2.2 剔除异常支持度 3.2.3 遗忘函数 3.2.4 实验与结果分析 3.3 飞行数据归一化处理 3.4 本章小结第4章航空飞行大数据智能分析算法 4.1 引言 4.2 有监督学习算法 4.2.1 线性回归 4.2.2 逻辑回归 4.2.3 决策树 4.2.4 支持向量机 4.2.5 K 近邻 4.3 无监督学习算法 4.3.1 聚类算法 4.3.2 Apriori算法 4.3.3 FP-Growth算法 4.4 本章小结第2篇应用与实践第5章航空飞行器的状态参数异常检测 5.1 引言 5.2 问题建模 5.3 基于LSTM-GAN的异常检测模型 5.3.1 模型总体结构 5.3.2 模型训练结构 5.3.3 模型基础网络结构 5.3.4 模型目标损失函数 5.3.5 模型算法描述 5.4 模型验证与结果分析 5.4.1 验证实验设计 5.4.2 实验结果分析 5.5 本章小结第6章基于飞行数据的飞行动作自动识别 6.1 引言 6.2 问题建模 6.2.1 飞行动作特征参数 6.2.2 飞行动作自动识别流程设计 6.3 基于cART的飞行动作识别算法 6.3.1 算法设计 6.3.2 算法验证与结果分析 6.4 基于MRF模型的飞行动作识别算法 6.4.1 马尔可夫随机场模型 6.4.2 飞行数据时间序列分析 6.4.3 飞行动作识别算法设计 6.4.4 算法验证与结果分析 6.5 本章小结第7章基于飞行数据的飞行动作质量评价 7.1 引言 7.2 飞行动作的相似度度量 7.3 飞行动作质量评价模型的构建 7.3.1 评价指标的选取 7.3.2 评价指标权重系数的确定 7.3.3 飞行动作终评分 7.4 模型验证与结果分析 7.5 本章小结第8章航空飞行器飞行控制系统状态参数监控 8.1 引言 8.2 问题建模 8.3 基于LSTM网络的飞行控制系统监控模型 8.4 实验与结果分析 8.4.1 实验数据 8.4.2 实验环境 8.4.3 LSTM网络配置 8.4.4 结果对比分析 8.5 本章小结第9章航空飞行器关键飞行参数预测模型 9.1 引言 9.2 问题建模 9.3 基于优化VARIMA的飞行参数预测模型 9.3.1 模型设计 9.3.2 实验与结果分析 9.4 基于LSTM与XGBoost的飞行参数预测模型 9.4.1 基于LSTM的状态参数预测方法 9.4.2 基于XGBoost的状态参数预测方法 9.4.3 基于LSTM与XGBoost组合预测方法 9.4.4 实验与结果分析 9.5 本章小结 0章航空飞行四维航迹预测 10.1 引言 10.2 问题定义与应用场景 10.2.1 空中交通流量管理 10.2.2 飞行冲突预警 10.2.3 航路航线优化 10.2.4 航班延误管理 10.3 航迹飞行预测数据集 10.3.1 TrajAir数据集 10.3.2 OpenSky Network数据集 10.3.3 FlightAware数据集 10.3.4 Flightradar24数据集 10.3.5 BADA数据集 10.4 航迹飞行预测算法 10.4.1 航迹预测任务分类 10.4.2 航迹预测方法分类 10.5 航迹飞行预测系统 10.6 本章小结 1章飞行安全风险融合评估 11.1 引言 11.2 问题定义 11.2.1 飞行安全风险 11.2.2 飞行安全风险评估 11.3 飞行安全风险融合评估算法 11.4 本章小结 2章航空飞行大数据智能分析系统设计 12.1 引言 12.2 需求分析 12.3 系统设计 12.3.1 系统逻辑架构设计 12.3.2 系统技术架构设计 12.3.3 系统功能设计 12.3.4 实验对比分析 12.4 本章小结参考文献

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