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道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。 相似文献
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提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性. 相似文献
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地下水是我们生活用水的重要来源,全国有2/3的城市依靠地下水作为生活供水水源。特别在一些北方城市,地下水的作用显得尤为重要。例如,北京市民的饮用水每3杯中就有2杯来自于地下水。有机污染物指地下水中包含的一些对人体和环境都有危害的有机化学物质。近年来,地下水污染已经成为人们担忧的又一环境问题。从前,地下水污染主要是硝酸盐等无机污染物。如今,地下水有机污染引起了科学家的重视。在几次大规模调查中,我国地下水中致癌、致畸、致突变的"三致"持久性有机污染物(POPs)普遍检出。由于人类位于生物链顶端,如果摄入以二恶英为代表的持久性污染物,其毒性则将被放大7万倍。 相似文献
106.
本文主要对导致跑道侵入的人为因素进行研究分析,运用认知可靠性与失误分析法(CREAM)的认知模型建立跑道侵入风险评估模型,并以南苑机场为实例验证该模型的可靠性,计算出来的南苑机场发生跑道侵入事件的风险值较为合理,结果表明运用人的可靠性分析模型对跑道侵入的风险进行评估具有实用价值。 相似文献
107.
108.
对校正天波超视距雷达电离层相位污染的五种典型方法进行了综合性能评估,主要从校正效果、对不同污染的普适性、污染参数变化对方法的影响、信噪比对方法性能的影响、运算量等几个方面进行了比较与分析,为实际工程实现和改进电离层相位污染校正方法提供参考。 相似文献
109.
110.