【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及航空气象，特别是涉及一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法。
技术介绍
1、飞机在飞行过程中遇到的颠簸大部分是由湍流引起，与飞机所处环境的气象因素有很强的关系。根据气象数据获取航路中各个地区的颠簸强度预报信息对于飞行安全有着重要的意义。
2、机器学习是目前预测问题的一种有效方法，机器学习模型可以自动地从大量的训练数据中学习到输入与输出的对应关系，从而避免了人为设计所带来的问题；另一方面，机器学习模型具有良好的可扩展性和适应性，能够根据不同的需求快速的建立新的模型。此外，随着机器学习技术的不断发展，机器学习已经被广泛应用到了各个领域。
3、目前，传统的使用数值预报产品用于颠簸强度预报的方法采用数学统计的方法人为寻找不同指数和颠簸等级之间的对应关系，具有工作量大，统计不够充分等缺点。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，考虑了每种指数在颠簸强度预报中的贡献，避免了单一模型对指数的偏好不同引起的结果的偏差，且整体流程更为直观，体系更科学。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，包括以下步骤：
3、根据飞行员报告获取颠簸发生的强度以及对应的时间和位置信息；
4、根据得到的颠簸发生的时间和位置信息，获取对应时间和位置信息下的气象数据，计算得到数值预报产品所需的15个指数
5、将得到的15个指数及对应时间和位置的颠簸强度信息构建颠簸强度预报数据集，并将其分为训练集和测试集；
6、构建基于集成随机森林的颠簸强度预报模型；
7、将得到的所述训练集输入至所述颠簸强度预报模型，以此得到训练后的颠簸强度预报模型；
8、将得到的所述测试集输入至训练后的颠簸强度预报模型中，得到最终预报结果。
9、优选的，所述飞行员报告来源于现实飞行员报告，其包括有颠簸发生的强度、时间和位置信息，所述位置信息为经纬度和高度信息。
10、优选的，所述15个指数包括vws、ri、iawind、brown1、def、ti1、ti2、vqrsq、tempg、|div|、wspd、|hws|、dutton、ngm2、tr。
11、优选的，在得到所述颠簸强度预报数据集之后，将其按照3:7的比例分成所述训练集和测试集。
12、优选的，所述颠簸强度预报模型由15个随机森林和1个强度预报模块组成。
13、优选的，将得到的所述训练集输入至所述颠簸强度预报模型，以此得到训练后的颠簸强度预报模型，包括：
14、将所述训练集输入至所述颠簸强度预报模型中，分别构建15个随机森林，以建立每种指数和颠簸强度的对应关系，最后得到训练好的15个随机森林构成的颠簸强度预报模型。
15、优选的，将得到的所述测试集输入至训练后的颠簸强度预报模型中，得到最终预报结果，包括：
16、将得到的测试集输入至由训练好的15个随机森林构成的颠簸强度预报模型中，并将每种指数分别输入到对应的随机森林中，由强度预报模块综合各个随机森林的判断结果，得到最终的强度预报结果。
17、优选的，所述强度预报模块对各个随机森林的判断，包括：
18、所述强度预报模块聚合全部随机森林的决策输出，统计决策结果，以随机森林输出结果最多的颠簸强度作为最终输出，并根据统计结果输出强度预报概率。
19、优选的，所述强度预报概率为根据所有随机森林的决策输出计算而得，计算方式为输出为某一强度的决策数占全部决策的比例。
20、根据本专利技术提供的具体技术方案，与现有技术相比，本专利技术公开了以下技术效果：
21、(1)在本专利技术中，颠簸强度预报模型中使用的随机森林具有较强的可解释性，整个流程较为直观，体系更为科学，且避开了传统机器学习‘黑匣子’的缺点。
22、(2)本专利技术还提出了基于集成随机森林的颠簸强度预报模型，将15中指数分别用于构建独立的随机森林，得到的每一个随机森林均能够通过对应的指数作为输入得到一个颠簸预报的结果，最后通过所述的强度预报模块综合各个随机森林的预报结果得到最终的预报结果。这样的方法有效的避免了在单一决策过程中可能存在的对不同指数的偏好不同，导致的对不同指数的不均衡运用，使每一个指数在对颠簸强度预报时能够有相同的权重。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，所述飞行员报告来源于现实飞行员报告，其包括有颠簸发生的强度、时间和位置信息，所述位置信息为经纬度和高度信息。
3.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，所述15个指数包括VWS、Ri、IAwind、Brown1、DEF、TI1、TI2、VQRSQ、TEMPG、|DIV|、Wspd、|HWS|、Dutton、NGM2、TR。
4.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，在得到所述颠簸强度预报数据集之后，将其按照3:7的比例分成所述训练集和测试集。
5.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，所述颠簸强度预报模型由15个随机森林和1个强度预报模块组成。
6.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方
7.根据权利要求6所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，将得到的所述测试集输入至训练后的颠簸强度预报模型中，得到最终预报结果，包括：
8.根据权利要求7所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，所述强度预报模块对各个随机森林的判断，包括：
9.根据权利要求8所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，所述强度预报概率为根据所有随机森林的决策输出计算而得，计算方式为输出为某一强度的决策数占全部决策的比例。
...【技术特征摘要】
1.一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，所述飞行员报告来源于现实飞行员报告，其包括有颠簸发生的强度、时间和位置信息，所述位置信息为经纬度和高度信息。
3.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，所述15个指数包括vws、ri、iawind、brown1、def、ti1、ti2、vqrsq、tempg、|div|、wspd、|hws|、dutton、ngm2、tr。
4.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产品的颠簸强度预报方法，其特征在于，在得到所述颠簸强度预报数据集之后，将其按照3:7的比例分成所述训练集和测试集。
5.根据权利要求1所述的一种融合飞行员报告和数值预报产...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。