导读：
当飞机机体因过冷水滴冻结或水汽凝华而发生结冰现象称为飞机积冰。飞机积冰通常发生在含有过冷水滴的云、雾、冻雨或湿雪中。积冰会影响飞机的稳定性和操纵性，并使导航仪表和无线电通信设备失灵，严重时甚至导致飞行事故。因此，有效识别易产生飞机积冰的区域和气象条件，准确预报飞机积冰潜势区和积冰强度，对于保障飞行安全起着重要作用。
01
基本信息：
基于毫米波雷达的云中积冰区域研究
Study on Ice Accumulation Area in Cloud Based on Millimeter Wave Radar
作者：
肖安虹, 王昊亮, 史嘉琪, 许俊辉：南京信息工程大学，气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京；中国气象局，气溶胶与云降水重点开放实验室，江苏 南京；王金虎*：南京信息工程大学，气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京；中国气象局，气溶胶与云降水重点开放实验室，江苏 南京；中国科学院，中层大气和全球环境探测重点实验室，北京；南京信大安全应急管理研究院，江苏 南京；谢槟泽：国防科技大学气象海洋学院，湖南 长沙
关键词:
毫米波雷达；神经网络；飞机积冰；支持向量机；Millimeter Wave Radar；Neural Network；Aircraft Icing；Support Vector Machine
项目基金：
国家自然科学基金项目(41905026)；江苏省自然科学基金资助项目(BK20170945)；南京信息工程大 学人才启动基金资助项目(2016r028)；江苏省 333 工程高层次人才培养资助(第三层次)。
原文链接：
https://doi.org/10.12677/MOS.2022.114093
02
内容简介：
在汉斯出版社《建模与仿真》期刊中，有论文为首次利用毫米波雷达探测数据，通过遗传算法优化的BP神经网络对云中粒子进行定性判断。最后通过支持向量机(SVM)分类结果进一步验证该神经网络是否具有良好的泛化性能。
本文基于毫米波雷达探测资料，通过遗传算法优化后的BP神经网络对云中粒子是否具有积冰性进行了定性判断，并通过数据外推与支持向量机预测对比，得出以下结果：
1)该神经网络对云中粒子是否具有积冰性做出了较准确的判断，数据外推结果表明该神经网络具有较高的正确率、较低的虚警率以及漏报率，对比支持向量机(SVM)预测结果相差不大。
2)通过成功地构建该神经网络，拟合了毫米波雷达探测数据与云中积冰粒子的非线性关系，为云中积冰强度划分奠定了理论依据，同时为飞机穿越云层时提供安全保障。
03
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-Modeling and Simulation-
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