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研究大雾基于粗糙集和支持向量机的大雾预测及签派放行论文

摘要:大雾是影响飞行的重要天气现象。由此,准确预测大雾,保证航班的安全、正点是一个重要课题。本论文通过浓雾引发的不安全事件,阐述了预测大雾的必要性,总结了国内外大雾预测办法极为探讨成果。收集了成都地区2004—2012年267次大雾方案,归纳了大雾日的气压、温度、湿度、露点温度、风速等数据,建立了大雾预测的指标系统。抽取其中的100个大雾方案作为样本,建立了大雾预测模型,使用粗糙集办法约简出核心指标,利用支持向量机实现大雾等级的预测。最后,分析了现行雾天签派放行有着的缺陷,提出了定量的签派放行程序的准备工作及实现历程,根据具体方案,梳理了大雾天气下航班放行注意事项及流程。结果表明:影响大雾出现的核心指标有最大海平面气压指标、平均海平面气压指标、最小温度指标、最小露点指标、平均相对湿度指标、最大风速指标、500hPa高度温度指标、925hPa高度相对湿度指标、500hPa高度风速指标、700hPa高度风速指标、925hPa高度风速指标。通过支持向量机对训练样本的训练测试,确定径向基核函数的参数为:核参数g=0.1,惩罚因子C=10。使用粗糙集和支持向量机办法预测大雾等级的办法对样本的分类正确率为93.3%,效果较好。粗糙集算法得到约简结果作为大雾预测的核心指标,能保证支持向量机的分类正确率,并缩短训练时间和实验时间。依据粗糙集和支持向量机的大雾等级的预测结果,得出对雾的定量签派放行程序论述,可改善航空公司对雾的定性的放行论述,有效地指导签派员的放行决策,减少航班的备降和取消。 关键词:大雾论文 指标论文 粗糙集论文 支持向量机论文 签派放行论文
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    摘要5-6

    Abstract6-10

    第一章 绪论10-18

    1.1 探讨背景10-12

    1.1.1 雾对安全性的影响10-11

    1.1.2 雾对经济性的影响11-12

    1.2 国内外探讨近况12-15

    1.2.1 大雾预测国外相关探讨12-13

    1.2.2 大雾预测国内相关探讨13-14

    1.2.3 粗糙集探讨发展及近况14-15

    1.2.4 支持向量机探讨发展及近况15

    1.3 不足的提出15-16

    1.4 本论文主要探讨内容16-18

    第二章 大雾预测指标系统的建立18-30

    2.1 资料来源18-22

    2.1.1 地面资料来源18-21

    2.1.2 探空资料来源21-22

    2.2 资料处理及结果22-30

    2.2.1 探空数据的获取22-27

    2.2.2 大雾预测指标选取27-30

    第三章 使用粗糙集和支持向量机预测大雾等级办法30-45

    3.1 数据准备30-31

    3.2 大雾预测模型构建及流程31-34

    3.2.1 模型的构建31-33

    3.2.2 模型的流程33-34

    3.3 使用粗糙集完成核心指标的选取34-38

    3.3.1 数据录入34-35

    3.3.2 选取评价指标35

    3.3.3 属性离散化35-36

    3.3.4 核心指标获取36-37

    3.3.5 核心指标分析37-38

    3.4 使用支持向量机实现大雾等级预测38-45

    3.4.1 支持向量机样本的选取38-39

    3.4.2 运算思想及流程39-40

    3.4.3 分类办法的选择40-41

    3.4.4 核函数的选择及参数的定义41-42

    3.4.5 参数优化42-43

    3.4.6 实验结果分析43-45

    第四章 大雾预测模型运用于签派放行的实际业务45-55

    4.1 航空公司运转制约中心45

    4.2 航空公司雾天签派放行有着的不足45-47

    4.2.1 方案说明46

    4.2.2 有着的不足分析46-47

    4.3 雾天签派放行办法的改善倡议47-48

    4.4 雾天签派放行办法的准备工作及实现48-55

    4.4.1 建立软件运转平台及相应的数据库48-49

    4.4.2 雾天签派放行办法的实现49-54

    4.4.3 研发大雾等级预测软件的倡议54-55

    第五章 结论55-57

    5.1 主要结论55-56

    5.2 本论文创新点56

    5.3 展望56-57

    参考文献57-60

    攻读硕士学位期间取得的学术成果60-61

    致谢61

发的不安全事件,阐述了预测大雾的必要性,总结了国内外大雾预测办法极为探讨成果。收集了成都地区2004—2012年267次大雾方案,归纳了大雾日的气压、温度、湿度、露点温度、风速等数据,建立了大雾预测的指标系统。抽取其中的100个大雾方案作为样本,建立了大雾预测模型,使用粗糙集办法约简出核心指标,利用支持向量机实现大雾等级

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