基于时间序列机场跑道温度预测模型

摘要

近几年民航业的快速发展,飞机出行已经成为和即将成为国人的重要出行方式。随之而发生安全事件数量也不断增多。尤其是在冰雪天气条件下,跑道积雪和结冰,需要关闭机场跑道,直接导致了飞机起降的延误。因此,为了避免或减少机场在恶劣天气情况下的关闭时间,需要从技术上解决跑道结冰事件的准确预测,即跑道温度的精确预测,尤其是未来几个小时、几十分钟跑道温度趋势的准确变化,对是否暂时关闭跑道、何时关闭、设备上跑道除冰除雪最佳时刻的决策,均具有重要的价值。
　　 本课题研究的温度数据是取自本课题组大连机场无线传感器网络温度测量系统,该系统采用了微电子技术的传感器节点、无线数据传输网络和服务器点信息系统软件,能实时采集跑道道面气象数据。针对采集到的数据,本文首先获取系统数据文件,并对加密数据进行了解析,对大连机场2010年12月至2011年4月阶段数据进行了分析整理,采用不同时间间隔数据存于Excel和Access数据库中,并建立了基于VC++6.0技术的数据可视化界面。查阅了数据挖掘国内外研究现状,针对时间序列数据挖掘做了细致的了解与分析,按照模块化设计方法对整个系统进行分析和设计。对2010年冬天48次温度降低过零点的数据处理并建立ARMA预测模型。将得到的预测数据与实际温度传感器采集到的数据相比较,总结了多种情况下,模型标准的选择方法,并通过选取不同的时间间隔和适当的预测数据个数使得温度的平均误差可以达到1℃以内,而单个温度值的最大偏差也在2℃之内。因此可以认为,该系统达到了最初设计的期望,满足了基本天气情况对于温度的预测。
　　 经与大连机场2010年冬气象数据比对,温度降低到零度、且误差小于0.5℃时预报两小时准确率为75%以上,如果预测误差取1℃,则准确率在85%。项目的研究成果能够避免和减少恶劣天气条件下机场跑道道面结冰和积水对飞行安全带来的严重威胁,达到减轻恶劣天气对飞机起飞降落带来的影响,课题在机场飞行安全领域有着重要的应用价值。