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基于K-means聚类算法的航材故障预警方法研究
文献摘要：
故障预警技术是飞机机队运行可靠性的重要支持技术.故障预警一般指根据以往机队运行数据情况,对正在运行期间的机队飞机故障进行监控及预警,提前做好航材备件、排故方案等准备工作,最大可能降低因航材故障导致的停场时间,节省航空公司运营成本.针对国内某机队运行期间暴露的故障,本文采用K-means聚类算法,对已有故障进行归类及概率密度分析,进而对运行期间的机队进行风险预警,提高航线运行支持保障能力.
文献关键词：
故障预警;备件;K-means聚类算法
中图分类号：
作者姓名：
周丰
作者机构：
中国商飞上海飞机制造有限公司,上海 201306
文献出处：
引用格式：
[1]周丰-.基于K-means聚类算法的航材故障预警方法研究)[J].民航学报,2022(02):90-92,103
A类：
B类：
means,聚类算法,故障预警,预警方法,预警技术,机队,运行可靠性,运行数据,运行期,飞机故障,航材备件,排故,准备工作,停场,航空公司,司运,运营成本,概率密度,密度分析,风险预警,航线运行,运行支持,支持保障,保障能力
AB值：
0.411676
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