民用飞机着陆距离预测研究

发布时间：2018-04-06 07:05

本文选题：飞行安全　切入点：着陆距离　出处：《中国安全科学学报》2017年01期

【摘要】：为防止飞机着陆时冲出跑道,采用支持向量机(SVM)模型预测飞机着陆距离。基于机场、气象以及飞机自身等3方面影响因素,选取B737-800为参考机型。利用波音公司的LAND软件采集相关运行数据。通过选择误差最小、精度最优的径向基核函数(RBF)构建最有效的SVM模型。探讨网格参数算法、遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法对最佳惩罚函数c和核函数参数g的影响。结果表明,预测着陆数据与实测着陆数据吻合较好——最大绝对误差在20 m范围内,最大相对误差为1%。
[Abstract]:Support vector machine (SVM) model is used to predict the landing distance of aircraft.Based on the influence factors of airport, meteorology and aircraft itself, B737-800 is selected as reference model.The LAND software of Boeing Company is used to collect relevant operation data.The most effective SVM model is constructed by selecting the radial basis kernel function with minimum error and optimal precision.The effects of grid parameter algorithm, genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm on the optimal penalty function c and kernel function parameter g are discussed.The results show that the predicted landing data are in good agreement with the measured landing data. The maximum absolute error is in the range of 20 m and the maximum relative error is 1.
【作者单位】：中国民航大学空中交通管理学院;天津市空管运行规划与安全技术重点实验室;东北空管局飞行服务中心业务科;
【基金】：国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助(U1333108) 国家自然科学青年基金资助(21407174)
【分类号】：V328;TP18

【相似文献】