低能见度预测的智能算法及机场延误模式研究

发布时间：2020-06-05 03:33

【摘要】：在航空运输业的产生发展过程当中,航班的安全性、准点率一直是航空公司、机场、管制单位等各方关注的焦点问题。因此不论是国内外的专家学者还是产业的相关技术人员都对其十分的关注。随着中国航空业的蓬勃发展和对国外相关产业的赶超,航班的安全性和准点率的压力也越来越大。低能见度天气现象作为影响航班安全性和准点率的一项重要因素也越来越受到重视。因此对机场未来的能见度做出准确的预测,并且根据能见度的变化给出机场潜在运行模式的转变规则就成为了重要的研究课题和方向。本文的主要目标便是利用历史数据,结合数据挖掘的相关智能技术完成能见度预测和航班延误模式分析这两方面的课题。希望能够为民航业的安全高效运行做出一定的贡献。其中对于能见度预测和机场延误模式分析的具体概述如下:在能见度预测方面,首先结合特定机场的运行标准对能见度的等级做出了符合机场运行规律的分类。接着通过相关性的检测找出了与能见度的变化关系最密切的气象要素。通过对特定机场大量历史METAR报文的收集和整理建立了气象要素数据库,并在此基础上利用数据挖掘的经典算法构建了以显著相关气象要素为输入变量,以能见度等级为输出变量的能见度预测模型。最终使用双流机场实际的历史能见度和气象要素的数据对模型进行了验证,得到了一个达到预期准确率的模型及其相关的参数。实现了能见度等级的准确预测。在机场航班延误模式的分析上比较了国内外航班延误相关名词的定义方法及统计方式上的异同,给出了特定机场航班延误的特征分布,并着重分析了低能见度条件下机场运行的特殊规律。最重要的是,在通过结合特定机场大量历史数据的收集和整理建立机场航班数据流数据库的基础上给出了机场航班延误时长的预测方法,通过MATLAB软件建立了完整的预测平台,并使用历史数据完成了准确度的分析和检验。本文的研究利用KNN算法来预测能见度和航班延误。给出了一种气象预测和机场历史数据分析的应用实例,证明了数据挖掘的方法在相关领域应用的可行性和适用性。为航空公司、空管单位、机场等机构制定预案、保障安全、提高效率、增加效益做出了具有一点实际意义和实用价值的贡献。
【图文】：

第四章 基于 KNN 算法的能见度预测模型的构建和检验4.1 气象数据预处理与预测输入输出指标构建4.1.1 数据预处理在第二章气象数据库的构建当中已经介绍了气象数据的来源并且建立了气象数据库，但是这些气象数据不能直接用于 KNN 算法的模型的数据空间的建设。主要的原因一是由于这些数据存在很多的问题。例如：数据不完整、噪声数据、脏数据、数据不连续等现象。二是原始的气象要素数据中的量纲单位需要通过数据标准化来去除量纲。在数据清洗和数据标准化之后才能作为之后建立数据空间、输入模型的有效数据，并且能够提升 KNN 算法的计算速度和准确性，避免不同数据之间差值太大造成的能见度预测的不准确。

图 4.2 温度露点差与能见度相关性比对图表 4.1 温度露点差与能见度相关性分析结果表 4.1 可知，温度露点差与能见度之间的相关系数为 R=0.486，这表明两者性的显著性检验，是存在中等程度的正相关关系。在图 4.2 中也可以发现当越小的时候就越容易出现低能见度的现象。2）修正海平面气压。大气压力对于能见度的影响与温度恰好相反，当气压越大气就越不稳定，气体流动就会越快，越有助于颗粒物等的流动和扩散，从区域的能见度。反之，，当气压越高的时候，低能见度就越容易出现。能见度 温度露点差能见度Pearson 相关性 1 .486**显著性（双侧） .000N 730 730度露点差Pearson 相关性 .486* 1显著性（双侧） .000N 730 730
【学位授予单位】：中国民用航空飞行学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V35;V321.223

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 左芬;;武汉天河国际机场低能见度的特征分析[J];空运商务;2019年01期

2 刘承晓;周建平;翟振芳;王传辉;;2011—2015年安徽省高速公路低能见度变化特征[J];气象科技;2017年05期

3 胡琳;王琦;张文静;陈建文;曹红丽;;关中地区低能见度事件变化特征分析[J];干旱区地理;2016年01期

4 王珊;张高健;樊婷丽;魏俊涛;庞菲菲;;西安咸阳国际机场高速公路低能见度事件变化特征及影响因子分析[J];环境工程;2016年S1期

5 李荣;刘坤;高文鹏;焦玲玲;;低能见度道路交通图像清晰化方法研究[J];物流科技;2014年03期

6 张晋伟;;低能见度下山区高速公路运行速度研究[J];城市道桥与防洪;2014年05期

7 廖正聪;;航空上低能见度探测及影响研究现状[J];中国科技信息;2012年07期

8 卜庆雷;王琪珍;陈传振;王承军;范永强;;莱芜市低能见度分析与预报[J];安徽农业科学;2010年35期

9 吴彬贵;解以扬;吴丹朱;王兆宇;朱娈;;京津塘高速公路秋冬季低能见度及应对措施[J];自然灾害学报;2009年04期

10 陆方甲;;杭州萧山机场低能见度天气的统计分析[J];空中交通管理;2008年08期

相关会议论文 前10条

1 徐虹;沈姣姣;马磊;杨新;;陕西省低能见度事件变化特征和突变分析[A];创新驱动发展 提高气象灾害防御能力——S9大气成分与天气气候变化[C];2013年

2 孔锋;吕丽莉;王一飞;;中国城镇化对低能见度日数时空变化的可能影响[A];第35届中国气象学会年会 S12 大气成分与天气、气候变化与环境影响暨环境气象预报及影响评估[C];2018年

3 史纬恒;孔凡龙;王磊;于文杰;杨振;;聊城机场低能见度统计特征分析[A];第33届中国气象学会年会 S10 城市、降水与雾霾——第五届城市气象论坛[C];2016年

4 王珊;张高健;樊婷丽;魏俊涛;庞菲菲;;西安咸阳国际机场高速公路低能见度事件变化特征及影响因子分析[A];第33届中国气象学会年会 S13 “互联网+”与气象服务——第六届气象服务发展论坛[C];2016年

5 付桂琴;赵春生;杨荣芳;李江波;;华北平原低能见度雾霾分布及变化趋势分析[A];创新驱动发展 提高气象灾害防御能力——S10大气物理学与大气环境[C];2013年

6 蓝静;陈柏玮;余纬;范绍佳;冯业荣;樊琦;;香港地区一次低能见度事件的数值模拟研究[A];广东省气象学会2012年学术年会论文摘要文集[C];2012年

7 陈宁;金龙;张忠义;赵成志;;宁沪高速公路低能见度临近模糊递推预报系统[A];城市气象服务科学讨论会学术论文集[C];2001年

8 白媛;张建松;潘东华;;基于交通承灾体的低能见度致灾因子研究[A];中国地理学会百年庆典学术论文摘要集[C];2009年

9 周曾奎;冯民学;袁成松;;沪宁高速公路低能见度实时监测和预报[A];推进气象科技创新加快气象事业发展——中国气象学会2004年年会论文集（下册）[C];2004年

10 黄兴春;张剑;黄伟伟;;溃变理论在低能见度预报中的应用[A];中国气象学会2007年年会天气预报预警和影响评估技术分会场论文集[C];2007年

相关重要报纸文章 前10条

1 记者 柏蓓;提升低能见度运行水平 全面推动高质量发展[N];中国民航报;2019年

2 记者 黄彬 刘钊;低能见度天气影响春运返程[N];中国气象报;2018年

3 本报记者 崔国辉;当驾驶员遭遇低能见度[N];中国气象报;2017年

4 本报记者 王晨;华北黄淮为何持续低能见度天气？[N];中国气象报;2017年

5 通讯员 冯丽丹;上海探索智慧气象与交通、旅游深度融合[N];中国气象报;2017年

6 记者 范晓;首都机场完成低能见度验证试飞[N];北京日报;2017年

7 本报记者 张静;空气重污染≠低能见度[N];中国气象报;2015年

8 中国民航科学技术研究院总飞行师/机长 刘清贵;低能见度条件下如何着陆？[N];中国民航报;2011年

9 记者 张丰蘩 陈嘉佳;中国民航低能见度运行能力取得重大突破[N];中国民航报;2018年

10 通讯员 刘开宇;贵州空管局举行低云、低能见度及飞机积冰研讨会[N];中国气象报;2009年

相关博士学位论文 前1条

1 严明良;沪宁高速公路低能见度浓雾特征及其数值模拟研究[D];南京信息工程大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 续长青;低能见度预测的智能算法及机场延误模式研究[D];中国民用航空飞行学院;2019年

2 姜文;低能见度下无人机视觉追踪方法研究[D];武汉理工大学;2018年

3 吴浩;高速公路低能见度视频监测时空模拟[D];南京信息工程大学;2018年

4 王思博;低能见度粉尘环境下的人员侵入红外特征检测方法研究[D];天津大学;2018年

5 刘敏;雨雾低能见度环境下基于驾驶人精神负荷的驾驶稳定性状态识别研究[D];华南理工大学;2017年

6 张义朋;低能见度预测及其与航班准点率相关性研究[D];中国民用航空飞行学院;2018年

7 梁平;高速公路低能见度检测及预警系统[D];重庆大学;2009年

8 毕凯;2009年上海浦东新区大气能见度变化的研究[D];中国气象科学研究院;2011年

9 崔健;江苏省能见度时空分布特征及其影响因子分析[D];南京信息工程大学;2015年

10 王茜;昆明长水机场低能见度运行管理存在问题及优化方案研究[D];云南财经大学;2017年

本文编号：2697437