低能见度预测及其与航班准点率相关性研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内低能见度预测方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外低能见度预测方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 航班准点率研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 资料处理及预测指标体系的构建 | 第18-27页 |
| 2.1 所用资料及处理 | 第18-20页 |
| 2.1.1 资料来源及释义 | 第18-19页 |
| 2.1.2 样本数据库的建立 | 第19-20页 |
| 2.2 不同能见度等级下各气象因子分布 | 第20-25页 |
| 2.2.1 能见度等级划分及低能见度频率统计 | 第20-22页 |
| 2.2.2 低能见度天气下的气象因子分布规律 | 第22-25页 |
| 2.3 预测指标的筛选 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于BP神经网络的低能见度预测模型 | 第27-41页 |
| 3.1 BP神经网络原理及适用性分析 | 第27-29页 |
| 3.1.1 BP神经网络基本原理 | 第27-29页 |
| 3.1.2 BP神经网络适用性分析 | 第29页 |
| 3.2 训练模型框架和数据准备 | 第29-31页 |
| 3.2.1 训练模型框架 | 第29-30页 |
| 3.2.2 数据准备 | 第30-31页 |
| 3.3 BP网络模型的设计 | 第31-34页 |
| 3.3.1 网络结构设计 | 第31-32页 |
| 3.3.2 传递函数的选择 | 第32页 |
| 3.3.3 训练函数的选择 | 第32-33页 |
| 3.3.4 网络参数的设定 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果及比较 | 第34-38页 |
| 3.4.1 实验开发环境 | 第34页 |
| 3.4.2 网络框架建立 | 第34-35页 |
| 3.4.3 不同结构和参数的网络性能比较 | 第35-38页 |
| 3.4.4 网络结构和参数选定 | 第38页 |
| 3.5 模型预测效果 | 第38-40页 |
| 3.5.1 预测计算流程 | 第38-39页 |
| 3.5.2 预测效果检验 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 低能见度与机场航班准点率相关性探讨 | 第41-52页 |
| 4.1 正常航班的概念 | 第41-44页 |
| 4.1.1 正常航班衡量指标 | 第41-43页 |
| 4.1.2 航班延误原因分析 | 第43-44页 |
| 4.2 航班准点率指标统计 | 第44-49页 |
| 4.2.1 能见度与机场运行数据统计分析 | 第45-48页 |
| 4.2.2 能见度与航空公司运行数据统计分析 | 第48-49页 |
| 4.3 针对航班准点率的优化建议 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 低能见度下的航班流时序分布及准点率分析 | 第52-60页 |
| 5.1 低能见度下机场航班流时序分布特征 | 第52-57页 |
| 5.1.1 恢复时间的概念 | 第52页 |
| 5.1.2 恢复时间求解示例 | 第52-56页 |
| 5.1.3 恢复时间普遍性验证 | 第56-57页 |
| 5.2 恢复时间对航班准点率的影响 | 第57-59页 |
| 5.2.1 恢复时间与航班准点率的关系 | 第57-58页 |
| 5.2.2 针对恢复时间的航班准点率优化方案 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 本文创新点 | 第61-62页 |
| 6.3 讨论和展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
