基于多Agent的机场鸟情预测预报系统研究

机场鸟情预测预报具有复杂性和分布性的特点,传统的面向结构和对象的方法已经不能给出一个描述系统行为以及互相之间信息交换的统一模型。论文采用面向Agent信息系统建模方法将现实世界看做多个具有自主行为的实体,提出了基于多Agent的中国机场鸟情预测预报系统的组织形式,即中央鸟情预测预报管理中心Agent、区域鸟情预测预报管理中心Agent和三级鸟情预测预报管理Agent。详细描述了各个Agent的功能以及之间的工作方式和合作机制,为中国机场鸟情预测预报系统的建立提供了理论依据。

机场鸟情研究方法探析

按照飞行阶段，将机场分成8个区进行鸟情研究，日观察记录数据的统计分析能反映出鸟情与鸟撞及二种规律变化间的关系，能反应鸟类生态分布、飞翔行为与飞机部位、飞行阶段间的鸟撞发生关系，特别是鸟撞发生的概率，为鸟情预报和避免鸟撞发生奠定科学的数据基础．

机场鸟情预报的影响因子选定

熟悉机场鸟情是开展鸟击防范工作的前提,因此,各机场都非常重视鸟情的观察预报,而影响鸟情的因素较多[1],如果能找到关键因子,将极大提高鸟情预报的准确性。本文以华北某机场为试点,在成因分析的基础上,先选出足够数量的影响因子作为待选因子,再采用逐步回归分析法和人工神经网络对待选因子进行筛选,最终选定较为理想的机场鸟情预报影响因子,为机场进行鸟情预测预报,更有效开展鸟击防范工作提供参考。