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General Aircraft Material Demand Forecast Based on PSO-BP Neural Network
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.5 (2016.05)바로가기
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- 페이지
- pp.407-418
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A275234
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
목차
Abstract
1. Introduction
2. Influencing factors Analysis of General Aircraft Material Demand
2.1 Accumulated Flight Time within Compute Cycles (P1)
2.2 Air Materiel Failure Rate(P2)
2.3 Mean Time Between Failures of air Materiel (P3)
2.4 Technical Level of Maintenance Crew (P4)
2.5 Environmental factor(P5)
3. Construction of PSO-BP neural Network Forecast Model
3.1 The Principle and Process of Particle of Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm (1) The Principle of PSO Algorithm
3.2 BP Neural Network
3.3 Construction of PSO-BP neural Network Forecast Model
4. Actual Example and Analysis
5. Conclusion
References
키워드
general aircraft air material demand BP neural networks particle swam optimization algorithm저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Control and Automation
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2005-4297
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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