[发明专利]跑道视程预测值获取方法、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种跑道视程预测值获取方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取历史气象观测数据和历史跑道视程，将所述历史气象观测数据和所述历史跑道视程输入预设的预测模型进行加权和编解码处理，得到待预测时刻的跑道视程预测值。其中，所述预测模型包括注意力模块、编码器和解码器。采用本方法能够确保在各种天气情况下对于待预测时刻的跑道视程的准确预测，因此极大的确保了飞机起飞和着陆的安全性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种跑道视程预测值获取方法、计算机设备和存储介质。

背景技术

为了实现飞机等飞行器的安全飞行和着陆，常常需要对跑道视程(Runway VisualRange，简称RVR)进行测量，来协助飞机起飞和正常着陆。

传统的跑道视程的获取方式是通过仪器进行实时测量和计算获取到的。通常可以通过部署于跑道边的自动化设备，如前向散射仪，后向散射仪和大气透射仪来测量并计算得到。然后在塔台，观测室，天气预报室，飞行情报室等处可以安装显示器，以显示各个跑道的跑道视程。

然而，传统的跑道视程的获取方式，存在仪器观测的时效性、航空气象的不确定性等因素，可能会影响塔台对飞机能否正常着陆的判断，使得飞机的运行安全性低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高飞机运行安全性的跑道视程预测值获取方法、计算机设备和存储介质。

一种跑道视程预测值获取方法，所述方法包括：

获取历史气象观测数据和历史跑道视程；

将所述历史气象观测数据和所述历史跑道视程输入预设的预测模型进行加权和编解码处理，得到待预测时刻的跑道视程预测值；

其中，所述预测模型包括注意力模块、编码器和解码器。

在其中一个实施例中，所述注意力模块包括变量注意力模块和时序注意力模块，所述变量注意力模块用于进行变量加权处理，所述时序注意力模块用于进行时序加权处理，所述将所述历史气象观测数据和所述历史跑道视程输入预设的预测模型进行加权和编解码处理，得到待预测时刻的跑道视程预测值，包括：

将归一化后的历史气象观测数据、所述编码器在上一时刻的隐藏状态和细胞状态输入所述变量注意力模块，得到加权变量序列；

将所述加权变量序列输入编码器进行编码，得到状态变量序列；

将所述状态变量序列、所述解码器在上一时刻的隐藏状态和细胞状态输入所述时序注意力模块，得到加权状态变量序列；

将归一化后的历史跑道视程和所述加权状态变量序列输入所述解码器，得到所述跑道视程预测值。

在其中一个实施例中，所述归一化后的历史气象观测数据为归一化历史气象观测数据序列，所述归一化后的历史跑道视程为归一化历史跑道视程序列；

所述归一化历史气象观测数据序列的获取方式包括对所述历史气象观测数据执行序列归一化操作的方式；所述归一化历史跑道视程序列的获取方式包括对所述历史跑道视程执行序列归一化操作的方式；

其中，所述序列归一化操作包括：

获取初始数据在至少一个维度的初始数据序列；

获取每列所述初始数据序列中的数值的均值和标准差；

将每列所述初始数据序列中的数值和对应的均值之差，与对应的标准差作比，得到每列所述初始数据序列对应的中间数据序列；

将预设量纲常数，与每列所述初始数据序列中数值的最大值与最小值之差的比值，作为目标量纲；

将所述中间数据序列和所述目标量纲的乘积作为所述初始数据归一化后的归一化数据序列。