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基于遗传神经网络的民用航空器SDR预测

作　者: 解海涛
导　师: 孙建红
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 交通信息工程及控制
关键词: SDR预测 神经网络 BP算法 遗传算法 遗传神经网络
分类号: V354
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 29次
引　用: 2次
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内容摘要


随着国内航空业持续高速发展,近几年运输类飞机数量每年以100多架的速度增长。安全是民用航空运输永恒的主题,民用航空器SDR(使用困难报告)能够反映出民用航空的管理水平和安全状况,因此对SDR进行预测有着重要意义。论文的研究工作主要是基于人工神经网络理论的分析,针对民用航空器SDR预测问题,在分析影响SDR发生的诸多因素基础上,指出了采用传统预测方法对SDR进行预测存在的弊端,并提出了应用BP神经网络来预测SDR的新方法;通过建立预测模型,对波音737机型2007年1-12月SDR数量进行了预测,预测结果的精度很高。表明用BP神经网络对民用航空器SDR预测完全可行,并且效果很好。针对BP神经网络在权值调整过程中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的固有缺陷,本文采用遗传算法来优化BP神经网络,并对遗传BP神经网络进行了实证研究,证明了遗传BP神经网络在预测精度、运行速度方面均有很大提高。该方法在对波音737飞机SDR进行预测时,也有很好的适用性,并进一步提高了精度。本文在遗传BP神经网络模型的基础上预测了该机型未来几年的SDR数量,具有一定的参考意义。最后得出结论,遗传BP神经网络应用于民用航空器SDR预测方面有着很好的前景和应用价值。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 课题研究背景及意义  10
  1.2 SDR 系统概述  10-12
  1.3 SDR 预测方法述评  12-15
    1.3.1 时间序列预测法  13-14
    1.3.2 马尔可夫预测法  14
    1.3.3 灰色系统预测法  14
    1.3.4 神经网络预测法  14-15
  1.4 论文主要工作内容  15-17
第二章 人工神经网络及BP 算法  17-36
  2.1 神经网络的发展史  17-19
  2.2 人工神经网络模型  19-27
    2.2.1 生物神经元  19-21
    2.2.2 人工神经网络基本模型  21-25
    2.2.3 神经网络的学习规则  25
    2.2.4 神经网络的互联模式  25-27
    2.2.5 神经网络的特性及实现  27
  2.3 神经网络的应用  27-28
  2.4 BP 神经网络  28-36
    2.4.1 概述  28-29
    2.4.2 BP 神经网络结构  29
    2.4.3 BP 算法的数学描述  29-33
    2.4.4 BP 神经网络的主要优缺点  33-34
    2.4.5 BP 算法常用的改进方法  34-36
第三章 基于BP 神经网络的SDR 预测模型  36-46
  3.1 应用软件MATLAB 简介  36-37
  3.2 MATLAB 神经网络工具箱  37-41
    3.2.1 BP 网络创建函数  38-39
    3.2.2 神经元上的传递函数  39
    3.2.3 BP 网络学习函数  39-40
    3.2.4 BP 网络训练函数  40-41
  3.3 样本数据及处理策略  41-42
    3.3.1 样本数据的基本要求  41-42
    3.3.2 样本数据的来源  42
    3.3.3 样本数据的预处理  42
  3.4 基于改进BP 算法的SDR 预测模型  42-46
    3.4.1 网络模型和样本设计  42-43
    3.4.2 网络参数设计  43-44
    3.4.3 仿真结果及分析  44-46
第四章 遗传算法  46-55
  4.1 遗传算法基本理论  46-50
    4.1.1 遗传算法的发展过程  46-48
    4.1.2 标准遗传算法概述  48-50
  4.2 遗传算法的数学基础  50-52
  4.3 标准遗传算法的局限性  52-53
  4.4 遗传算法的应用  53-54
  4.5 MATLAB 遗传算法工具箱  54-55
第五章 遗传算法与神经网络的结合  55-65
  5.1 遗传算法优化神经网络  55-57
    5.1.1 遗传算法优化神经网络的连接权  55-56
    5.1.2 遗传算法优化神经网络的拓扑结构  56
    5.1.3 遗传算法优化神经网络的学习规则  56-57
  5.2 优化的基本思想及编码描述  57-58
  5.3 基于遗传神经网络的SDR 预测模型  58-65
    5.3.1 BP 神经网络结构的确定  58
    5.3.2 遗传BP 神经网络算法  58-60
    5.3.3 网络模型建立和预测实现  60-64
    5.3.4 遗传BP 网络模型与BP 网络模型比较  64-65
第六章 结论与展望  65-66
  6.1 结论  65
  6.2 展望  65-66
参考文献  66-69
致谢  69-70
在学期间的研究成果及发表的学术论文  70

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中图分类: > 航空、航天 > 航空 > 航空港（站）、机场及其技术管理 > 旅客运输技术设备
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