论文研究 基于随机森林的直升机飞行状态识别方法.pdf

针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题，提出一种基于随机森林的直升机飞行状态识别方法。首先利用去野点、限幅、平滑处理对飞行数据进行预处理，并根据特征参数将飞行状态分为8个小类；然后利用随机森林识别率较高的特点，对每一小类进行随机森林分类器设计；最后利用训练样本训练每个随机森林分类器，并将训练好的随机森林分类器识别直升机全起落飞行状态。以某型直升机实飞数据作为实验数据，将该方法与RBF神经网络法和SVM法进行对比实验，结果表明在小样本情况下该方法识别率有明显提高，识别速度也有所提高，可为直升机寿命预测提供依据。