典型文献
航空液压系统流量智能预测方法研究
文献摘要：
液压系统是飞机重要机载系统之一,它为飞机输出能源驱动,其性能、稳定性和可靠性直接影响飞机的安全性.流量是衡量液压系统稳定性的重要判据,实时监测液压系统管路流量可对系统特性分析、故障诊断提供有力的支持.但由于流量传感器造成的流阻对系统特性有显著影响,因此在航空液压系统中未广泛使用.针对传感器带来的流阻问题,深入分析了与流量相关的参数,提出基于梯度提升回归树的航空液压系统流量预测模型,通过关键参数预测液压系统的流量.试验结果表明:梯度提升回归树(gradient boosting regression tree,GBRT)模型相比最小二乘线性回归模型、决策树回归模型、极端梯度提升树XGBoost模型,在预测准确度、训练时间、测试时间等指标中取得了较好的表现,验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
航空液压系统;决策树;梯度提升回归树(GBRT);数据挖掘;数据预测
中图分类号：
作者姓名：
刘涌泉;李巍;牛伟;罗旭东
作者机构：
中国航空工业集团有限公司第一飞机设计研究院, 西安710089;中国航空工业集团有限公司航空计算技术研究所,西安710068
文献出处：
引用格式：
[1]刘涌泉;李巍;牛伟;罗旭东-.航空液压系统流量智能预测方法研究)[J].科学技术与工程,2022(28):12476-12483
A类：
B类：
航空液压系统,量智,智能预测,机载系统,源驱动,系统稳定性,判据,统管,管路,系统特性,流量传感器,流阻,梯度提升回归树,流量预测模型,过关,参数预测,gradient,boosting,regression,tree,GBRT,线性回归模型,决策树回归,极端梯度提升树,XGBoost,预测准确度,训练时间,测试时间,数据预测
AB值：
0.317441
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