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AIS动态数据反映了船舶的运动状态,对于船舶导航、避碰和水上态势感知具有重要作用。然而在实际使用中,由于船舶通过城区和山区复杂环境,AIS动态数据时有时会丢失及出现错误,容易导致水上交通态势的误判。在内河水域,AIS船台很多时候是感知水上交通态势唯一的工具,难以以其他探测手段作为依据判断AIS动态数据的正确性。本文提出一种对错误AIS数据识别的方法,并用改进的三次样条插值法对AIS数据进行修复。在长江岳阳河段的实地实验表明,本文提出的方法有效,修复误差位置精度达到6.5m,速度精度达到0.07m/s,能够准确修复AIS数据。 相似文献
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针对城市轨道交通网络化运营下,各条线路运营时间存在差异性而导致乘客无法成功换乘的问题,本文开展面向城市轨道交通末班车衔接优化问题的研究,选取末班车到发时间为决策变量,以最小化失败换乘乘客数量为目标,构建了混合整数线性规划模型。考虑到线网规模扩大导致模型复杂度高的问题,本文率先将量子计算应用于上述优化模型求解中。首先将原始模型重构为计算规模更小的两阶段问题;进而将第一阶段优化模型转换为可以运行在量子计算机上的二次无约束二值化优化问题(quadratic unconstrained binary optimization,QUBO)模型,并基于相干伊辛机的光量子计算技术完成了算法开发和真机实测。为了验证所提方法的有效性,以北京地铁为例,将量子计算结果与商业求解器进行比较,验证了本文提出模型转换方法和量子计算方法的可行性,为进一步应用量子计算解决轨道交通行业复杂优化问题提供了技术支撑。 相似文献
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