【摘要】：在航空運(yùn)輸業(yè)的產(chǎn)生發(fā)展過程當(dāng)中,航班的安全性、準(zhǔn)點(diǎn)率一直是航空公司、機(jī)場(chǎng)、管制單位等各方關(guān)注的焦點(diǎn)問題。因此不論是國(guó)內(nèi)外的專家學(xué)者還是產(chǎn)業(yè)的相關(guān)技術(shù)人員都對(duì)其十分的關(guān)注。隨著中國(guó)航空業(yè)的蓬勃發(fā)展和對(duì)國(guó)外相關(guān)產(chǎn)業(yè)的趕超,航班的安全性和準(zhǔn)點(diǎn)率的壓力也越來越大。低能見度天氣現(xiàn)象作為影響航班安全性和準(zhǔn)點(diǎn)率的一項(xiàng)重要因素也越來越受到重視。因此對(duì)機(jī)場(chǎng)未來的能見度做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),并且根據(jù)能見度的變化給出機(jī)場(chǎng)潛在運(yùn)行模式的轉(zhuǎn)變規(guī)則就成為了重要的研究課題和方向。本文的主要目標(biāo)便是利用歷史數(shù)據(jù),結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)智能技術(shù)完成能見度預(yù)測(cè)和航班延誤模式分析這兩方面的課題。希望能夠?yàn)槊窈綐I(yè)的安全高效運(yùn)行做出一定的貢獻(xiàn)。其中對(duì)于能見度預(yù)測(cè)和機(jī)場(chǎng)延誤模式分析的具體概述如下:在能見度預(yù)測(cè)方面,首先結(jié)合特定機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)對(duì)能見度的等級(jí)做出了符合機(jī)場(chǎng)運(yùn)行規(guī)律的分類。接著通過相關(guān)性的檢測(cè)找出了與能見度的變化關(guān)系最密切的氣象要素。通過對(duì)特定機(jī)場(chǎng)大量歷史METAR報(bào)文的收集和整理建立了氣象要素?cái)?shù)據(jù)庫(kù),并在此基礎(chǔ)上利用數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法構(gòu)建了以顯著相關(guān)氣象要素為輸入變量,以能見度等級(jí)為輸出變量的能見度預(yù)測(cè)模型。最終使用雙流機(jī)場(chǎng)實(shí)際的歷史能見度和氣象要素的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證,得到了一個(gè)達(dá)到預(yù)期準(zhǔn)確率的模型及其相關(guān)的參數(shù)。實(shí)現(xiàn)了能見度等級(jí)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。在機(jī)場(chǎng)航班延誤模式的分析上比較了國(guó)內(nèi)外航班延誤相關(guān)名詞的定義方法及統(tǒng)計(jì)方式上的異同,給出了特定機(jī)場(chǎng)航班延誤的特征分布,并著重分析了低能見度條件下機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的特殊規(guī)律。最重要的是,在通過結(jié)合特定機(jī)場(chǎng)大量歷史數(shù)據(jù)的收集和整理建立機(jī)場(chǎng)航班數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上給出了機(jī)場(chǎng)航班延誤時(shí)長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方法,通過MATLAB軟件建立了完整的預(yù)測(cè)平臺(tái),并使用歷史數(shù)據(jù)完成了準(zhǔn)確度的分析和檢驗(yàn)。本文的研究利用KNN算法來預(yù)測(cè)能見度和航班延誤。給出了一種氣象預(yù)測(cè)和機(jī)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用實(shí)例,證明了數(shù)據(jù)挖掘的方法在相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用的可行性和適用性。為航空公司、空管單位、機(jī)場(chǎng)等機(jī)構(gòu)制定預(yù)案、保障安全、提高效率、增加效益做出了具有一點(diǎn)實(shí)際意義和實(shí)用價(jià)值的貢獻(xiàn)。
【圖文】：

第四章 基于 KNN 算法的能見度預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建和檢驗(yàn)4.1 氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理與預(yù)測(cè)輸入輸出指標(biāo)構(gòu)建4.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理在第二章氣象數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建當(dāng)中已經(jīng)介紹了氣象數(shù)據(jù)的來源并且建立了氣象數(shù)據(jù)庫(kù)，但是這些氣象數(shù)據(jù)不能直接用于 KNN 算法的模型的數(shù)據(jù)空間的建設(shè)。主要的原因一是由于這些數(shù)據(jù)存在很多的問題。例如：數(shù)據(jù)不完整、噪聲數(shù)據(jù)、臟數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)不連續(xù)等現(xiàn)象。二是原始的氣象要素?cái)?shù)據(jù)中的量綱單位需要通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化來去除量綱。在數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之后才能作為之后建立數(shù)據(jù)空間、輸入模型的有效數(shù)據(jù)，并且能夠提升 KNN 算法的計(jì)算速度和準(zhǔn)確性，避免不同數(shù)據(jù)之間差值太大造成的能見度預(yù)測(cè)的不準(zhǔn)確。

圖 4.2 溫度露點(diǎn)差與能見度相關(guān)性比對(duì)圖表 4.1 溫度露點(diǎn)差與能見度相關(guān)性分析結(jié)果表 4.1 可知，溫度露點(diǎn)差與能見度之間的相關(guān)系數(shù)為 R=0.486，這表明兩者性的顯著性檢驗(yàn)，是存在中等程度的正相關(guān)關(guān)系。在圖 4.2 中也可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)越小的時(shí)候就越容易出現(xiàn)低能見度的現(xiàn)象。2）修正海平面氣壓。大氣壓力對(duì)于能見度的影響與溫度恰好相反，當(dāng)氣壓越大氣就越不穩(wěn)定，氣體流動(dòng)就會(huì)越快，越有助于顆粒物等的流動(dòng)和擴(kuò)散，從區(qū)域的能見度。反之，，當(dāng)氣壓越高的時(shí)候，低能見度就越容易出現(xiàn)。能見度 溫度露點(diǎn)差能見度Pearson 相關(guān)性 1 .486**顯著性（雙側(cè)） .000N 730 730度露點(diǎn)差Pearson 相關(guān)性 .486* 1顯著性（雙側(cè)） .000N 730 730
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民用航空飛行學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V35;V321.223

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本文編號(hào)：2697437