论文研究-基于RBF神经网络与Markov组合的飞行风险预测研究.pdf下载

论文研究-基于RBF神经网络与Markov组合的飞行风险预测研究.pdf,  为了更加准确地对飞机飞行安全性做出评估，在径向基（radial basis function，RBF）神经网络的基础上，通过引入马尔可夫链的方式进行误差修正，建立了一种拟合程度高且无需反复调整权值的新型评估模型.并以国内某航空公司A320机型近20年来发生的飞行机械故障为基础数据对模型进行训练、拟合、修正.将修正结果与单一RBF神经网络评估方法相比较，分析二者差异后得出误差降低的结论.为管控飞机飞行风险提供了方法拓展.