Prognozowanie warunków atmosferycznych istotnych w lotnictwie z wykorzystaniem uczenia maszynowego

Abstract

W pierwszym rozdziale zbadano kwestię kluczowych czynników pogodowych wpływających na operacje lotnicze. Przedstawiono korzyści mogące wynikać z wdrożenia skutecznych systemów ostrzegających o możliwym wystąpieniu niebezpiecznych zjawisk pogodowych w porcie lotniczym. Dokonano przeglądu aktualnych metod prognozy stanu atmosfery oraz postępów jakie poczyniono w rozwoju aplikacji wykorzystujących uczenie maszynowe w tematach związanych z synoptyką. Opisano w nim również cel pracy i postawione przed nim pytanie badawcze. W drugim rozdziale zawarty został opis danych wykorzystanych w doświadczeniu oraz źródła z których one pochodzą. Szczegółowo zostały przedstawione sposoby wykonywania pomiarów oraz ograniczenia jakim się cechują. Dokonano w nim także opisu algorytmów, które zostały wykorzystane do zbudowania modeli klasyfikujących. Przedstawiony został opis środowiska pracy przeznaczonego do wykonania doświadczenia. Ostatni rozdział skupia się na sposobie przetwarzania danych, które utworzyły finalny szereg czasowy. Jego charakterystyka została opisana poprzez eksplorację zwartych w nim danych. Następnie przedstawiona została implementacja modeli uczenia maszynowego oraz metody ewaluacji na podstawie których będą oceniane. Na końcu przedstawiono wyniki i podsumowanie pracy.