論文の概要: Research on Dangerous Flight Weather Prediction based on Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12298v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 06:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 20:35:42.126382
• Title: Research on Dangerous Flight Weather Prediction based on Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく危険な飛行天気予報に関する研究
• Authors: Haoxing Liu, Renjie Xie, Haoshen Qin, Yizhou Li,
• Abstract要約: 危険天候が飛行安全に与える影響は極めて重要である。 航空気象サービスの主な課題は、気象データを効果的に利用して、航空危険気象の早期警報能力を改善する方法である。 この研究では、有害な飛行天候を予測するために、サポートベクターマシン(SVM)モデルを用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.352963801845065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the continuous expansion of the scale of air transport, the demand for aviation meteorological support also continues to grow. The impact of hazardous weather on flight safety is critical. How to effectively use meteorological data to improve the early warning capability of flight dangerous weather and ensure the safe flight of aircraft is the primary task of aviation meteorological services. In this work, support vector machine (SVM) models are used to predict hazardous flight weather, especially for meteorological conditions with high uncertainty such as storms and turbulence. SVM is a supervised learning method that distinguishes between different classes of data by finding optimal decision boundaries in a high-dimensional space. In order to meet the needs of this study, we chose the radial basis function (RBF) as the kernel function, which helps to deal with nonlinear problems and enables the model to better capture complex meteorological data structures. During the model training phase, we used historical meteorological observations from multiple weather stations, including temperature, humidity, wind speed, wind direction, and other meteorological indicators closely related to flight safety. From this data, the SVM model learns how to distinguish between normal and dangerous flight weather conditions.
• Abstract（参考訳）: 航空輸送の規模が拡大するにつれ、航空気象支援の需要も増加し続けている。 危険天候が飛行安全に与える影響は極めて重要である。 気象データを効果的に利用して、危険天候の早期警戒能力を改善し、航空機の安全な飛行を確実にすることが、航空気象サービスの主要な課題である。 本研究では,特に嵐や乱流などの不確実性の高い気象条件に対して,SVMモデルを用いて有害な飛行天気を予測する。 SVMは、高次元空間における最適決定境界を見つけることによって、異なるクラスのデータを区別する教師あり学習法である。 本研究のニーズを満たすため、我々は、非線形問題に対処し、複雑な気象データ構造をよりよく捉えることができるように、放射基底関数(RBF)をカーネル関数として選択した。 モデル訓練期間中に, 温度, 湿度, 風速, 風向, その他の気象指標を含む複数の気象観測所から, 飛行安全に密接に関連した気象観測を行った。 このデータから、SVMモデルは、通常の飛行条件と危険な飛行条件を区別する方法を学ぶ。

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