【摘 要】
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为解决飞机尾涡对民航安全带来的影响,提出了一种基于支持向量机(SVM)的飞机尾涡识别方法。首先结合飞机尾涡模型和多普勒激光雷达特性,提取飞机尾涡的特征,融合环境因素,作
【机 构】
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中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
【基金项目】
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国家重点研发计划重大项目(2016YFB0502403),国家自然科学基金项目(U1733203),中国民航飞行学院青年基金项目(Q2020-122)
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为解决飞机尾涡对民航安全带来的影响,提出了一种基于支持向量机(SVM)的飞机尾涡识别方法。首先结合飞机尾涡模型和多普勒激光雷达特性,提取飞机尾涡的特征,融合环境因素,作为数据集,建立基于SVM的求解模型。其次结合机场实地雷达探测数据,通过网格搜索的方式确定模型函数的最佳参数C、γ,在此基础上,以准确率(ACC)和ROC曲线下的面积(AUC)为评估标准,并与KNN尾涡识别方法进行对比。结果显示,提出的SVM方法对尾涡识别获取的ACC和AUC为0.850和0.920,KNN方法识别的ACC和AUC为0.814
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