本文關(guān)鍵詞：天氣影響空中交通的量化初步研究

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【摘要】：隨著民航業(yè)的快速發(fā)展,有限空域資源中的流量增加,不利天氣對(duì)空中交通的影響日益顯著。未來民航業(yè)的發(fā)展目標(biāo)是開發(fā)戰(zhàn)略決策支持能力,這需要將天氣影響包含在決策過程中,量化天氣對(duì)空中交通的影響是進(jìn)行決策支持工具開發(fā)的關(guān)鍵步驟。本文主要針對(duì)終端區(qū)天氣現(xiàn)象對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的影響進(jìn)行了分析和量化研究。首先,對(duì)幾種典型的量化天氣影響的方法進(jìn)行了闡述,分析了終端區(qū)天氣對(duì)機(jī)場(chǎng)運(yùn)行的影響,并結(jié)合飛行規(guī)則等規(guī)章建立了幾種終端區(qū)重要天氣現(xiàn)象的硬性約束和柔性約束。接著,利用數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù),基于對(duì)機(jī)場(chǎng)到達(dá)率和天氣信息的分析,構(gòu)建了多項(xiàng)邏輯斯諦回歸模型,通過終端區(qū)歷史天氣數(shù)據(jù)以及歷史航班運(yùn)行數(shù)據(jù),對(duì)終端區(qū)重要天氣現(xiàn)象對(duì)機(jī)場(chǎng)到達(dá)率的影響進(jìn)行了量化研究。最后,對(duì)機(jī)場(chǎng)到達(dá)率分類模型進(jìn)行了案例研究。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,通過設(shè)定的規(guī)則提取所需天氣信息,并對(duì)機(jī)場(chǎng)到達(dá)率設(shè)定分類閾值。利用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)模型進(jìn)行了構(gòu)建,分析了模型結(jié)果,評(píng)價(jià)了模型的分類性能,并對(duì)模型應(yīng)用進(jìn)行了分析。
【關(guān)鍵詞】：天氣約束 空中交通 量化方法 機(jī)場(chǎng)到達(dá)率 多項(xiàng)邏輯斯諦回歸
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V321.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 天氣對(duì)空中交通影響的研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.2 天氣對(duì)空中交通影響的量化研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排15-17
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.3.2 章節(jié)安排16-17
• 第二章 天氣影響空中交通的量化方法17-31
• 2.1 天氣影響空中交通指數(shù)17-19
• 2.1.1 天氣影響空中交通指數(shù)概念17-18
• 2.1.2 概念的擴(kuò)展及數(shù)據(jù)來源18-19
• 2.2 扇區(qū)天氣影響交通的量化19-23
• 2.2.1 定向空域可用性評(píng)估19-20
• 2.2.2 扇區(qū)天氣惡劣程度指標(biāo)20-21
• 2.2.3 利用總體天氣預(yù)報(bào)量化天氣影響21-23
• 2.3 終端區(qū)天氣影響航空運(yùn)行的分析23-30
• 2.3.1 分析方法及范圍23-24
• 2.3.2 地面能見度和低云影響分析24-27
• 2.3.3 地面風(fēng)影響分析27-29
• 2.3.4 雷暴影響分析29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 天氣影響下的機(jī)場(chǎng)到達(dá)率預(yù)測(cè)31-39
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘及分類技術(shù)31-32
• 3.1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)31
• 3.1.2 分類技術(shù)31-32
• 3.2 機(jī)場(chǎng)到達(dá)率的分類分析32-35
• 3.2.1 模型的初步分析33-34
• 3.2.2 機(jī)場(chǎng)到達(dá)率分析34-35
• 3.2.3 機(jī)場(chǎng)天氣信息35
• 3.3 數(shù)據(jù)挖掘過程35-38
• 3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理36
• 3.3.2 回歸過程36-37
• 3.3.3 性能評(píng)價(jià)優(yōu)化37-38
• 3.4 模型的應(yīng)用38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 機(jī)場(chǎng)到達(dá)率分類預(yù)測(cè)案例研究39-50
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理39-43
• 4.1.1 天氣信息提取39-42
• 4.1.2 匹配對(duì)應(yīng)的交通數(shù)據(jù)42-43
• 4.2 模型的驗(yàn)證與分析43-47
• 4.2.1 數(shù)據(jù)挖掘工具43-45
• 4.2.2 模型結(jié)果分析45-47
• 4.3 模型應(yīng)用分析47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 結(jié)論與展望50-52
• 5.1 工作總結(jié)50
• 5.2 工作展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-59
• 致謝59-60
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文60

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 郭華平;董亞東;鄔長(zhǎng)安;范明;;面向類不平衡的邏輯回歸方法[J];模式識(shí)別與人工智能;2015年08期

2 葉志堅(jiān);王紅勇;高偉;陶媚;趙緯經(jīng);馬嵐;;對(duì)流天氣下空域通行能力短缺預(yù)警及響應(yīng)綜述[J];航空計(jì)算技術(shù);2014年05期

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本文編號(hào)：826332