基于seq2seq模型的民航报文智能纠错研究

针对民航报文在传输过程中,存在人为或者环境影响,导致出现错误,尤其是航路字段出现错误的现象,提出了一种基于seq2seq模型的深度学习方法,发现并纠正航路中存在的多点、少点、错点或混合错误的报文错误。并在seq2seq模型中加入attention机制,解决模型的输入输出序列不对应问题,有效提高了纠错得准确率。通过仿真实验验证了结合注意力机制的条件生成模型可以有效地发现并纠正报文中的航路错误,有效地减少管制员的压力,提高了航空安全性。

基于民航气象数据库的预报业务系统开发与应用

本文论述在保证与原有预报业务系统兼容的基础上，积极探索基于民航气象数据库的二次开发与应用，改善预报业务系统的人机交互界面，加强预报业务系统的本地化研究，完善气象资料综合处理能力，进而提高预报业务水平。