【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第6期 55-58页,共4页

【作 者】： 陈静杰 ; 邹迎欢

【摘 要】 在油耗预测中显著影响参数提取问题的研究中，QAR记录了大量与飞行油耗相关的真实过程参量。由于参数之间呈非线性关系，若将相关参数全部输入到模型中，将导致油耗预测模型结果复杂，运行时间长，预测精度低。针对以上不足，提出了一种粗糙集属性约简的油耗估计显著影响参数的提取方法，首先是对QAR数据进行预处理，然后进行离散化，离散化采用了信息熵连续属性的离散化算法，进一步提高了数据分析的可靠性，再通过Roughset软件得出核心属性，经实验，新方法在提取油耗显著影响因素中有效，而且在处理QAR数据中有着广阔的应用前景。