飞机着陆阶段是各飞行阶段中风险最大的阶段之一,可能会遇到阵风、跑道入侵、硬着陆和跑道超限等不安全事件。较长的着陆距离会增加着不安全事件发生的风险。为了降低发生不安全事件的风险,利用长短期记忆(long short term memory,LSTM...飞机着陆阶段是各飞行阶段中风险最大的阶段之一,可能会遇到阵风、跑道入侵、硬着陆和跑道超限等不安全事件。较长的着陆距离会增加着不安全事件发生的风险。为了降低发生不安全事件的风险,利用长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络捕获时间序列飞行数据对时间的依赖性,研究了一种多步滚动预测策略来预测飞机着陆距离以进行实时预警,飞机着陆预测模型用于预测着陆距离。结果表明:与单步预测相比,该方法可以更好地捕捉飞行参数的时间变化。通过多组仿真实验验证基于LSTM神经网络模型的多步滚动预测方法的准确性与有效性。展开更多
利用1979—2015年中国国家气候中心整编的160站月平均气温和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,从1979/1980—2008/2009年冬季前期500 h Pa高度场、200 h Pa势函数和850 h Pa势函数场选择预测因子,考虑不同时效因子的组合及其独立性,综合应...利用1979—2015年中国国家气候中心整编的160站月平均气温和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,从1979/1980—2008/2009年冬季前期500 h Pa高度场、200 h Pa势函数和850 h Pa势函数场选择预测因子,考虑不同时效因子的组合及其独立性,综合应用多因子回归集合、交叉检验集合、逐月滚动集合,建立了针对中国冬季气温的逐月滚动预测模型,并利用该模型对2010/2011—2014/2015年冬季气温进行了独立预测试验和检验。结果表明,综合运用多种集合可提高短期气候客观定量预测的可行性和稳定性。多因子回归集合能增加可预测站点数,交叉检验集合可减少因统计关系不稳定而产生的对预报效果的影响,逐月滚动集合的应用不仅增加了可预测站点数,而且使预测效果更加稳定。本文建立的预测模型可对中国冬季气温进行长时效的预测,且有一定的预报技巧,对实际的季节预测业务有重要应用价值。展开更多
文摘飞机着陆阶段是各飞行阶段中风险最大的阶段之一,可能会遇到阵风、跑道入侵、硬着陆和跑道超限等不安全事件。较长的着陆距离会增加着不安全事件发生的风险。为了降低发生不安全事件的风险,利用长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络捕获时间序列飞行数据对时间的依赖性,研究了一种多步滚动预测策略来预测飞机着陆距离以进行实时预警,飞机着陆预测模型用于预测着陆距离。结果表明:与单步预测相比,该方法可以更好地捕捉飞行参数的时间变化。通过多组仿真实验验证基于LSTM神经网络模型的多步滚动预测方法的准确性与有效性。
文摘利用1979—2015年中国国家气候中心整编的160站月平均气温和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,从1979/1980—2008/2009年冬季前期500 h Pa高度场、200 h Pa势函数和850 h Pa势函数场选择预测因子,考虑不同时效因子的组合及其独立性,综合应用多因子回归集合、交叉检验集合、逐月滚动集合,建立了针对中国冬季气温的逐月滚动预测模型,并利用该模型对2010/2011—2014/2015年冬季气温进行了独立预测试验和检验。结果表明,综合运用多种集合可提高短期气候客观定量预测的可行性和稳定性。多因子回归集合能增加可预测站点数,交叉检验集合可减少因统计关系不稳定而产生的对预报效果的影响,逐月滚动集合的应用不仅增加了可预测站点数,而且使预测效果更加稳定。本文建立的预测模型可对中国冬季气温进行长时效的预测,且有一定的预报技巧,对实际的季节预测业务有重要应用价值。
