基于SOM网络的机场天气聚类分析

发布时间：2017-09-17 12:37

  本文关键词：基于SOM网络的机场天气聚类分析

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【摘要】：机场范围内的天气状况对机场运行有着较为显著的影响.然而,天气在发生时间、影响范围等方面的随机性给机场容量评估和流量调配带来一定的困难.运用SOM网络对2014年上海浦东国际机场的天气进行聚类分析,并运用DB指标和Silhouette指标对聚类结果进行评价.结果表明:SOM网络在机场天气聚类上有很好的精度与鲁棒性,2014年浦东机场的天气可按影响程度分为典型的五类,即:无影响、影响小、影响极大、影响大、影响中等.为实现航空天气聚类分析及空中交通流量管理自动化提供了有益参考.
【作者单位】： 南京航空航天大学民航学院;
【关键词】： 机场天气 自组织特征映射网络 聚类分析
【分类号】：V321.2
【正文快照】： 多变天气是影响机场和空域容量的重要因素W.同时,终端区天气情况的不确定度随时间跨度的增大而显著增大,这给机场容量评估带来了较大的困难当前有关机场容量评估的研究大多采用确定性天气信息,而忽视了其不确定度13].为了科学具体的刻画天气的随机'注对机场运行与机场容量的影

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本文编号：869487