基于神经网络的飞机着陆速度预测模型
潘卫军
张衡衡
吴天祎
刘涛
尹子锐
中国民航飞行学院空中交通管理学院 广汉 618307
摘要：空中交通需求的增长迫切需要在繁忙的终端区准确地建立连续降落飞机间的间隔,因此需要准确地预测着陆速度,以提高机场吞吐量,同时避免飞机间的间隔过小带来的碰撞危险.论文利用获取的机载飞行信息和机场监视信息,利用神经网络建立飞机组之间后机的进近着陆速度预测模型,模拟后机进近到着陆跑道的最终进近速度剖面,使用确定R2系数和均方根误差的拟合优度进行评估,在成都双流机场的数据条件下,模型准确预测了着陆速度,96％的情况下,弱阵风和强阵风条件下的误差幅度分别为12.2％和11.9％.通过结果得出,这两种阵风条件下的着陆速度预测的不确定性至少降低了9.35％.
关键词：神经网络进近着陆着陆速度模型预测
分类号：V211.7(基础理论及试验)
资助基金：国家自然科学基金(U1733203)国家重点研发计划(2016YFB0502403)大学生创新创业项目(S202010624096)
论文发表日期：2022-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 73-78 )
英文信息