基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航危霧霾預(yù)報(bào)模型研究.pdf

1、霧霾是秋冬季常見(jiàn)的天氣現(xiàn)象，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)化石能源需求的不斷增長(zhǎng)和環(huán)境自我凈化能力的降低，霧霾天出現(xiàn)幾率和影響范圍都在逐步上升。由此給我們生活帶來(lái)的負(fù)面清單也與日俱增。事實(shí)上，霧與霾在本質(zhì)上是兩種不同的天氣現(xiàn)象，但相似的生消條件為兩者統(tǒng)一預(yù)報(bào)提供了可能。在空中運(yùn)輸領(lǐng)域，霧霾所帶來(lái)的低能見(jiàn)度，是航班晚點(diǎn)甚至安全事故的主要誘因之一。因此，提高霧霾預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，不僅能減少安全事故，而且還可以提前合理調(diào)度航班，具有非常積極的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)意義。

2、r>　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）中集大成者，其高精度、非線性的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、控制系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域。它在復(fù)雜氣象預(yù)測(cè)方面同樣表現(xiàn)優(yōu)異，本文正是基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了航危霧霾預(yù)報(bào)模型，并利用十進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)編碼的遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)進(jìn)行優(yōu)化，效果良好，達(dá)到了我們前期預(yù)定的目標(biāo)。論文主要內(nèi)容概括如下：
　?。?）數(shù)據(jù)的收集、篩選和訂正，霧霾預(yù)報(bào)建模所需的數(shù)據(jù)來(lái)源并沒(méi)有局限于人工觀測(cè)和自動(dòng)氣象統(tǒng)計(jì)資料，還包括業(yè)務(wù)值班

3、員日常工作記錄。
　?。?）分析研究了當(dāng)今數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的發(fā)展現(xiàn)狀和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在氣象要素預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用，并針對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)型、線性系統(tǒng)等預(yù)報(bào)模式在航空氣象保障中存在的不足，設(shè)計(jì)出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航危霧霾預(yù)報(bào)模型。
　　（3）選用十進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)編碼的遺傳算法（FGA）對(duì)預(yù)報(bào)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)和神經(jīng)元閾值進(jìn)行選擇優(yōu)化，完善遺傳操作步驟的設(shè)計(jì)和MATLAB實(shí)現(xiàn)。并根據(jù)機(jī)場(chǎng)環(huán)境和霧霾生消原理，確定預(yù)報(bào)因子，更適合霧霾這種單站預(yù)報(bào)模式。
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