【摘 要】
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精确的航空安全预测是科学开展安全预警的前提.航空事故不仅致因机理复杂,还存在迟滞效应,给安全样本时序信息的深度挖掘加大了难度.基于此,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型的航空安全预测新方法.首先基于相关系数热图优选致因指标,再以步进搜索和Adam算法相结合的方式优化LSTM模型超参数,最后以2019年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用时序预测模型作为对照.实验结果表明本文所提方法,预测误差较现有方法降低了28％以上,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性.
【机 构】
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空军工程大学装备管理与无人机工程学院,陕西西安,710051;空军工程大学装备管理与无人机工程学院,陕西西安,710051;光电控制技术重点实验室,河南洛阳,471000
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精确的航空安全预测是科学开展安全预警的前提.航空事故不仅致因机理复杂,还存在迟滞效应,给安全样本时序信息的深度挖掘加大了难度.基于此,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型的航空安全预测新方法.首先基于相关系数热图优选致因指标,再以步进搜索和Adam算法相结合的方式优化LSTM模型超参数,最后以2019年某型运输机事故数据为算例,选取多种常用时序预测模型作为对照.实验结果表明本文所提方法,预测误差较现有方法降低了28％以上,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性.
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