线性混合效应模型提升机场道面性能预测精度

本文探讨了"基于线性混合效应模型的道面使用性能预测"这一主题，发表在2014年的《同济大学学报(自然科学版)》第42卷第5期。研究背景是针对机场跑道上道面状况指数(PCI)的历史数据，这些数据具有面板数据的特性。作者袁捷、苏尔好、杜先照和滕力鹏利用多项式作为预测函数，将模型中的部分参数视为随机变量，构建了一种二类线性混合效应模型。 混合效应模型的优势在于其能够有效地处理面板数据中的异方差问题，这是传统回归模型所忽视的一个关键特性。异方差性是指不同观察值之间的误差方差存在差异，这可能导致模型的估计精度下降。通过线性混合效应模型，研究者能够更准确地估计参数，确保了模型的稳健性和有效性。 此外，该模型利用多区域信息，对于数据不足的局部道面，混合效应模型提供了更为精确的参数估计，解决了单个区域数据不足导致模型参数难以获取的问题。这不仅提升了整体分析的精度，也提高了对特定道面个体使用性能的预测能力，对于机场跑道维护和管理具有实际应用价值。 关键词包括“机场道面”、“混合效应模型”、“使用性能预测”以及“道面状况指数”，这些词汇揭示了研究的核心内容，即如何通过混合效应模型来提升机场跑道的维护决策支持，特别是在道面健康状态评估和性能预测方面。 这篇论文的重要贡献在于提出了一种新的统计分析方法，为多区域机场道面使用性能的预测和管理提供了科学依据，有助于提高跑道的使用寿命和安全性，对于航空业和基础设施管理具有深远的意义。