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基于时间序列机场跑道温度预测模型的任务书
任务书
任务名称：基于时间序列机场跑道温度预测模型的研发与应用
任务背景：
随着民航业的迅速发展，机场的安全和舒适度越来越受到重视。作为一个重要的安全因素，机场跑道温度的变化对飞机的起降和制动都会产生重要影响。此外，跑道温度与机场环境的舒适度也有很大的关系，因此对于机场跑道温度的研究成为了当前研究的热点之一。
时间序列分析是一种对时间序列数据进行建模、分析和预测的方法。它为许多现实问题的解决提供了一种有效的数学工具和分析方法。在机场跑道温度预测领域中，时间序列分析方法可以通过对过去跑道温度数据的建模，使用历史数据去推断未来跑道温度的变化趋势。因此，基于时间序列的机场跑道温度预测模型研发与应用具有重要的意义。
任务目标：
本次任务的主要目标是研发一种高准确性的基于时间序列的机场跑道温度预测模型，让机场运输人员可以提前对跑道温度的变化进行预测，为飞机起降和制动提供更为安全的环境，同时提升机场的运营效率和乘客服务水平。
任务内容：
1.数据采集与处理：根据机场的气象站数据采集机场跑道温度数据，并进行数据清洗和处理。
2.时间序列模型建立：应用相关的时间序列算法和统计模型，建立基于机场跑道温度历史数据的预测模型。
3.模型验证与评估：采用交叉验证等方法对所建模型的预测效果进行验证和评估。
4.模型优化：通过对建立模型的参数和算法的调整和优化，提高模型的预测准确性和稳定性。
5.模型应用与验证：对所建模型进行应用，使用真实的机场跑道温度数据对其进行验证与测试，得到模型的预测结果。
任务成果：
1.开发出一种高准确性的基于时间序列的机场跑道温度预测模型；
2.模型具有较强的适用性和稳定性，可以在机场跑道温度预测的实际场景中进行应用；
3.在模型应用和验证过程中，预测结果与实际温度变化趋势接近，预测准确性达到一定的水平。
任务计划：
时间节点|任务内容
2022年6月-7月|数据采集与处理
2022年8月-10月|时间序列模型建立
2022年11月-12月|模型验证与评估
2023年1月-3月|模型优化
2023年4月-6月|模型应用与验证
考虑到时间和人力等资源的限制，以上任务计划可能会有一些微调。在任务的执行过程中，还可以根据实际情况进行调整和修正，以最大程度地实现任务目标。
任务所需支持：
本次任务需要机场管理部门提供机场气象站的历史温度数据和实时温度数据。同时，还需要部门领导和相关技术人员的支持和指导，以便在任务期间顺利完成各项任务。
参考文献：
[1]Box,G.E.P.,&Jenkins,G.M.(1976).Timeseriesanalysis:forecastandcontrol.Reviseded.SanFrancisco:Holden-Day.
[2]Chatfield,C.(2003).Theanalysisoftimeseries:anintroduction(5thed.).BocaRaton,FL:Chapman&Hall/CRC.
[3]Wei,W.(1990).Timeseriesanalysis:univariateandmultivariatemethods.Reading,Mass:Addison-Wesley.
[4]Hyndman,R.J.,&Athanasopoulos,G.(2018).Forecasting:principlesandpractice(2nded.).OTexts.