基于BP网络巡航段油耗估计及影响结构分析

针对影响因素众多、各因素之间耦合关系复杂,相对油耗呈显著非线性问题,提出了一种基于BP网络的神经元组合线性方法。该方法实现了复杂非线性关系的逼近,并利用MIV算法进行影响因素结构分析,以及各因素微小变化对巡航段油耗的贡献。实验结果对比表明：该方法建立的模型预测精度较高,泛化能力较强,对实际飞行中航线飞行油耗估计以及影响因素评估具有参考价值。