【摘 要】
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跑道积冰预测是机场冬季安全、高效运行的重要保障。针对机场跑道积冰影响因素多且参数之间耦合的复杂问题，采用主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）提取影响积冰厚度的特征因素。通过灰色模型对跑道积冰进行初步预测，然后采用粒子群优化的RBF模型对灰色模型进行误差修正，构建灰色神经网络预测模型。将机场采集的积冰数据代入预测模型进行实例验证，结果表明：灰色神经网络组
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会-中国民航局民航联合研究基金资助项目（U1933107）；
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跑道积冰预测是机场冬季安全、高效运行的重要保障。针对机场跑道积冰影响因素多且参数之间耦合的复杂问题，采用主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）提取影响积冰厚度的特征因素。通过灰色模型对跑道积冰进行初步预测，然后采用粒子群优化的RBF模型对灰色模型进行误差修正，构建灰色神经网络预测模型。将机场采集的积冰数据代入预测模型进行实例验证，结果表明：灰色神经网络组合预测模型效果优于单一预测模型，相对预测误差保持在5%以内，是一种有效可行的跑道积冰预测方法，能够为冰雪天气下机场除冰设备部署提供科学依据。
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