低能见度预测的智能算法及机场延误模式研究

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景和意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 国内机场能见度预测方法研究现状
•     1.2.2 国外机场能见度预测方法研究现状
•     1.2.3 航班延误研究现状
•   1.3 论文的主要工作
•   1.4 论文结构安排
• 第二章 气象资料数据库与航班延误数据库的构建
•   2.1 气象数据资料收集
•     2.1.1 资料来源及释义
•     2.1.2 气象资料数据库的建立
•   2.2 机场航班延误数据的收集
•   2.3 本章小结
• 第三章 KNN数据挖掘算法的相关介绍
•   3.1 数据挖掘概述
•   3.2 KNN算法概述
•   3.3 KNN算法使用的模型
•   3.4 KNN算法的特征和适用性分析
•   3.5 本章小结
• 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
•     4.1.2 能见度预测输入指标的筛选
•     4.1.3 能见度预测输出指标的构建
•   4.2 能见度预测模型的构建
•     4.2.1 模型数据空间的构建
•     4.2.2 KNN模型框架设计
•     4.2.3 K参数的选取
•     4.2.4 距离公式的选取
•   4.3 实验开发环境
•   4.4 预测实验流程
•     4.4.1 预测计算流程
•     4.4.2 预测效果检验
•   4.5 本章小结
• 第五章 机场延误模式分析及航班延误时长预测
•   5.1 国内外航班延误统计标准
•     5.1.1 国外航班延误统计标准
•     5.1.2 国内航班延误统计标准
•   5.2 航班延误特征分析
•     5.2.1 整体航班延误分布特征
•     5.2.2 不同种类能见度下的延误模式对比
•   5.3 航班延误时长预测
•     5.3.1 问题描述与分析
•     5.3.2 原始数据的收集和整理
•     5.3.3 KNN算法模型构建
•     5.3.4 模型检验
•   5.4 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 续长青

导师: 王永忠,关波

关键词: 能见度预测,数据挖掘,算法,航班延误预测

来源: 中国民用航空飞行学院

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 气象学,航空航天科学与工程,航空航天科学与工程

单位: 中国民用航空飞行学院

分类号: V35;V321.223

总页数: 59

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