基于神经网络的跑道结冰预测.pptx

基于神经网络的跑道结冰预测汇报人：2024-01-12

引言神经网络基本原理跑道结冰影响因素分析基于神经网络的跑道结冰预测模型构建实验结果与分析结论与展望

引言01

123跑道结冰会降低飞机轮胎与跑道之间的摩擦力，增加起飞和着陆距离，严重影响飞行安全。跑道结冰对航空安全的影响神经网络具有强大的非线性拟合能力，能够学习和模拟复杂的气象现象，为跑道结冰预测提供了新的解决方案。神经网络在气象预测中的应用基于神经网络的跑道结冰预测研究对于提高航空安全、减少因跑道结冰造成的飞行事故具有重要意义。研究意义研究背景与意义

目前，国内外在跑道结冰预测方面主要采用基于气象观测数据的统计模型和物理模型。然而，这些方法在实际应用中受到诸多限制，如数据获取困难、模型精度不高等。国内外研究现状随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的跑道结冰预测方法逐渐成为研究热点。未来，结合多源数据融合、模型优化等方面的研究将进一步提高预测精度和实用性。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

研究目的通过本研究，期望提高跑道结冰预测的精度和时效性，为航空安全提供有力支持。研究内容本研究旨在构建基于神经网络的跑道结冰预测模型，利用历史气象观测数据和跑道结冰记录进行训练和验证，实现对未来跑道结冰情况的准确预测。研究方法本研究将采用深度学习技术，构建适用于跑道结冰预测的神经网络模型。具体方法包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估与优化等步骤。研究内容、目的和方法

神经网络基本原理02

神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练学习数据的内在规律和表示层次，以实现对复杂函数的逼近和表达。神经网络由大量神经元相互连接构成，每个神经元接收输入信号并产生输出，通过多层神经元的组合和变换，实现对输入数据的特征提取和分类识别。神经网络具有强大的自学习和自适应能力，能够处理复杂的非线性问题，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。神经网络概述

神经元模型是神经网络的基本单元，包括输入、权重、偏置、激活函数和输出等部分。激活函数的作用是引入非线性因素，增强神经网络的表达能力，常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。输入信号经过权重加权和偏置调整后，通过激活函数进行非线性变换，产生神经元的输出信号。神经元之间通过连接权重进行信息传递和特征变换，权重在训练过程中不断调整和优化，以实现网络性能的提升。神经元模型与工作原理

前馈神经网络信息从输入层逐层向前传递至输出层，每层神经元只接收前一层的输出作为输入，无反馈连接。适用于模式识别和函数逼近等问题。具有局部连接和权值共享的特点，能够有效提取图像数据的局部特征，并逐层抽象形成全局特征表示。广泛应用于图像识别、目标检测等领域。具有记忆功能，能够处理序列数据的时序关联性。通过引入隐状态来保存历史信息，实现对序列数据的建模和预测。适用于语音识别、自然语言处理等问题。一种特殊的RNN结构，通过引入门控机制和记忆单元来解决长期依赖问题。能够有效处理长序列数据的建模和预测任务。卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）长短期记忆网络（LSTM）常见神经网络类型及其特点

跑道结冰影响因素分析03

温度湿度降水风速和风向气象条件对跑道结冰的影温是跑道结冰的必要条件，通常在0摄氏度以下时，跑道表面水分容易结冰。高湿度条件下，跑道表面水分蒸发减慢，容易形成结冰。降雪、冻雨等降水形式会直接增加跑道表面的水分，促进结冰的形成。较低的风速和特定的风向（如逆风）可能会使跑道表面的水分积聚，增加结冰的风险。

不同材料的跑道表面具有不同的吸水性、导热性和抗冻性，这些因素都会影响结冰的形成。表面材料表面粗糙度表面污染粗糙的表面更容易积聚水分和形成结冰，而光滑的表面则相对不易结冰。油渍、化学物质等污染物会降低跑道表面的抗冻性，促进结冰的形成。030201跑道表面特性对结冰的影响

高海拔地区的机场由于气温更低，更容易出现跑道结冰现象。机场海拔高度靠近水域的机场由于水汽充足，也更容易出现跑道结冰现象。机场地理位置机场的航班起降频率、除冰设备的配备和使用情况等也会对跑道结冰产生影响。机场运营情况其他因素对跑道结冰的影响

基于神经网络的跑道结冰预测模型构建04

通过气象站、跑道监测设备等途径收集跑道结冰相关的气象数据，如温度、湿度、风速、降水量等。数据来源对收集到的数据进行清洗，去除异常值、缺失值和重复值，保证数据质量。数据清洗将不同量纲的气象数据进行标准化处理，消除量纲对模型训练的影响。数据标准化数据采集与预处理

从气象数据中提取与跑道结冰相关的特征，如温度变化趋势、湿度变化趋势、风速变化趋势等。特征提取利用特征选择算法，如互信息法、卡方检验等，筛选出与跑道结冰强相关的特征，降低模型复杂度。特征选择特征提取与选择

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