基于多变量多项式的机场跑道道面积冰预测.pptxVIP

基于多变量多项式的机场跑道道面积冰预测汇报人：2024-01-17REPORTING

目录引言机场跑道道面积冰影响因素分析多变量多项式模型构建与优化基于多变量多项式的机场跑道道面积冰预测实现系统测试与性能评估总结与展望

PART01引言REPORTING

跑道道面积冰是影响航空安全的重要因素之一，准确预测对于保障飞行安全具有重要意义。航空安全全球气候变化导致极端天气事件增多，跑道道面积冰现象愈发严重，预测难度加大。气候变化跑道道面积冰导致的航班延误、取消等会给航空公司带来巨大的经济损失，准确预测有助于减少损失。经济效益研究背景与意义

国内外研究现状及发展趋势国内外研究现状目前国内外对于跑道道面积冰预测的研究主要集中在气象学、统计学和机器学习等领域，取得了一定的成果，但仍存在预测精度不高、实时性不强等问题。发展趋势随着大数据、深度学习等技术的不断发展，未来跑道道面积冰预测将更加注重多源数据融合、模型优化等方面，提高预测精度和实时性。

研究内容本研究旨在基于多变量多项式模型，利用历史气象数据、跑道道面状况等多源数据，构建跑道道面积冰预测模型。研究目的通过本研究，期望提高跑道道面积冰预测的精度和实时性，为航空安全提供更加可靠的保障。研究方法本研究将采用数据预处理、特征提取、模型构建与评估等方法，对多变量多项式模型进行优化和改进，以提高预测性能。研究内容、目的和方法

PART02机场跑道道面积冰影响因素分析REPORTING

温度湿度降水风速和风向气象因素低温是导致道面积冰的主要因素，特别是当温度低于冰点时。降雪、冻雨等降水形式会直接导致道面积冰。高湿度条件下，跑道道面更容易结冰，尤其是在低温环境下。风速和风向会影响道面的散热和积雪的堆积，从而影响道面积冰情况。

不同材质的道面对冰雪的附着能力不同，影响积冰的形成和清除。道面材质道面状况道面清洁度道面的破损、裂缝等状况会影响积冰的分布和清除难度。道面上的杂物、油污等会影响积冰的形成和清除效果。030201跑道道面条件

不同类型的航空器对道面积冰的敏感程度不同。航空器类型高频率的起降会加速道面积冰的形成和堆积。起降频率航空器在跑道上的滑行和停放也会对道面积冰产生影响。滑行和停放航空器运行因素

除冰剂和除雪剂的使用使用除冰剂和除雪剂可以降低道面积冰的风险，但使用不当也会对道面造成损害。机场管理和应急措施机场的管理水平和应急措施的实施情况也会对道面积冰产生影响。除冰设备和人员除冰设备和人员的配备情况直接影响道面积冰的清除效果。其他因素

PART03多变量多项式模型构建与优化REPORTING

123利用多变量多项式回归模型，通过历史气象数据和跑道道面积冰情况，构建预测模型。多项式回归模型从众多气象因素中，选择与跑道道面积冰密切相关的特征，如温度、湿度、风速等。特征选择与提取利用历史数据对模型进行训练，通过调整模型参数，提高模型的预测精度和泛化能力。模型训练与调优模型构建思路与方法

气象数据来源收集机场所在地及周边地区的气象观测数据，包括温度、湿度、风速、风向、气压等。跑道道面积冰数据获取机场跑道道面积冰的实时监测数据或历史记录数据。数据预处理对收集到的数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以便于后续的模型训练和预测。数据来源与处理

ABCD模型参数确定与优化参数初始化为模型的参数设置合适的初始值，可以采用随机初始化或根据经验进行设定。正则化技术引入L1或L2正则化项，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。参数优化算法采用梯度下降、牛顿法等优化算法，对模型的参数进行迭代更新，以最小化预测误差。超参数调整通过交叉验证等方法，对模型的超参数进行调整，以找到最优的超参数组合。

将收集到的数据划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于模型的验证和评估。训练集与测试集划分利用图表等方式，将模型的预测结果进行可视化展示，以便于更直观地了解模型的预测性能。结果可视化采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标，对模型的预测性能进行评估。评估指标将所构建的多变量多项式模型与其他预测模型进行对比分析，以验证本模型的优越性和有效性。模型对比模型验证与评估

PART04基于多变量多项式的机场跑道道面积冰预测实现REPORTING

03可扩展性考虑到未来可能的功能扩展，系统架构应具有良好的可扩展性。01客户端/服务器架构采用客户端/服务器架构，客户端负责数据采集和传输，服务器负责数据处理、存储和预测。02模块化设计将系统划分为数据采集与传输、数据处理与存储、预测模型应用等模块，便于开发和维护。系统架构设计

数据采集通过气象站、跑道道面传感器等设备采集气象数据、跑道道面状态数据等。数据传输将采集的数据通过无线网络或有线网络传输至服务器。数据格式采用标准的数据格式，如JS