基于BP神经网络的航危雾霾预报模型研究

发布时间：2022-01-27 20:32

　　雾霾是秋冬季常见的天气现象,随着经济发展对化石能源需求的不断增长和环境自我净化能力的降低,雾霾天出现几率和影响范围都在逐步上升。由此给我们生活带来的负面清单也与日俱增。事实上,雾与霾在本质上是两种不同的天气现象,但相似的生消条件为两者统一预报提供了可能。在空中运输领域,雾霾所带来的低能见度,是航班晚点甚至安全事故的主要诱因之一。因此,提高雾霾预报的准确率,不仅能减少安全事故,而且还可以提前合理调度航班,具有非常积极的社会和经济意义。BP神经网络是人工神经网络（ANN）中集大成者,其高精度、非线性的特点,被广泛应用于模式识别、控制系统等众多领域。它在复杂气象预测方面同样表现优异,本文正是基于BP神经网络建立了航危雾霾预报模型,并利用十进制浮点数编码的遗传算法对网络连接权进行优化,效果良好,达到了我们前期预定的目标。论文主要内容概括如下:（1）数据的收集、筛选和订正,雾霾预报建模所需的数据来源并没有局限于人工观测和自动气象统计资料,还包括业务值班员日常工作记录。（2）分析研究了当今数值天气预报的发展现状和神经网络在气象要素预测方面的应用,并针对传统经验型、线性系统等预报模式在航空气象保障中... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

航危雾霾BP预报模型技术路线图

第 2 章 航危雾霾 BP 预报模型设计雾霾预报业务流程雾霾预报相比，在航空气象保障中，由于行业的特殊要求，需高于地方气象局。在地方气象局中，雾与霾的预报通常只结果通报，而航危气象预报保障中不仅涉及单项，而且还考“霾”混合的情况。，雾霾预报系统模型的业务流程涉及原始数据收集、数据的预报（预警）制作、到最后提供给决策者直观的可视化气象据收集整理过程中，由于人工和突变极值因素的存在，需要去除冗余。在整个雾霾预报流程中，值班预报员的业务工作商和可视化气象产品的发布外，还需要记录工作日志，包括眼视程范围。具体的业务图如 2-1 所示：

模型结构的确立经网络（ANN）研究的不断深入，家族成员越来越多，应用领的拓展。ANN 的分类相当复杂，并没有严格统一的标准进行划危雾霾预报研究进行建模时，选择 ANN 中的应用最为成熟一络。其预报模型数据处理主要过程可以概述如下：子经输入层向模型正向输入数据信息，模型收到信息后进行一出预测结果，在与进行期望值比较后获得的误差信号沿原路径类似于“黑盒”，我们并不需要知道内部的处理过程，数据经过，模型响应输出即可得到初步的预报结果[31]。在信息反向传播网络连接权不断进行调整，以使预报模型输出误差逐渐减小，数值时，即可得到我们期望的预报值[32]。航危雾霾预报建模过程中采用三层拓扑结构。三层网络结构，雾霾预报中存在的多层复杂非线性映射问题，且在其它领域也例可供参考学习。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测[J]. 刘青,袁玮,王宝,彭良振.  东北大学学报(自然科学版). 2015(02)
[2]咸阳机场一次夏季大雾天气分析[J]. 陶正洲.  科技风. 2015(03)
[3]基于BP神经网络的非线性函数逼近仿真研究[J]. 岑红蕾,鲁敏,聂晶.  农业网络信息. 2015(01)
[4]基于不同气象环境的航空签派放行机制研究[J]. 刘琳.  电子制作. 2015(02)
[5]基于BP人工神经网络的雾霾天气预测研究[J]. 艾洪福,石莹.  计算机仿真. 2015(01)
[6]复杂气象条件下空中交通管制应对策略[J]. 陈志敏.  无线互联科技. 2015(01)
[7]低空风切变与飞行安全[J]. 刘喆.  硅谷. 2015(01)
[8]遗传算法优化BP神经网络的保障房工程项目管理绩效评价[J]. 王凤,程怡.  福建建筑. 2015(01)
[9]基于时间序列BP神经网络的煤层气井排采制度优化[J]. 吴财芳,姚帅,杜严飞.  中国矿业大学学报. 2015(01)
[10]基于MATLAB神经网络对大同市气溶胶浓度预测[J]. 岳江,杨爱琴,李明明,王小兰,郭雪.  气象研究与应用. 2014(01)

博士论文
[1]三类航危天气预报技术及业务系统研究[D]. 曾淑玲.兰州大学 2012



本文编号：3613041