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《舰船科学技术》2021,(2)
传统船舶交通异常识别方法在大雾天气环境下,存在挖掘算法对船舶轨迹异常状态辨识度降低的问题。通过分析发现,原因在于传统方法中没有引入大雾天气对船舶轨迹检测信号的扰动变量,导致轨迹检测数据与挖掘算法之间出现数据断链,降低了数据挖掘的识别效果。因此,提出大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法分析。首先通过LSTM算法,将大雾天气扰动特征代入挖掘神经网络,获得带有大雾扰动特征神经网络;接着,根据大雾扰动特征建立混合高斯船舶轨迹模型,为交通异常识别提供基础数据;然后,通过Spark分布式挖掘算法,完成对船舶交通异常数据的挖掘识别。通过仿真实验,对传统挖掘识别方法与提出方法效果进行多组数据对比,证明提出挖掘识别方法的有效性。 相似文献
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天津滨海地区一次连续大雾的天气学分析 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对天津滨海地区的天气学资料和物理量的分析,总结出发生在2002年12月1日到4日的连续在雾天气的天气学形势、要素特征及大雾发生,维持,消散的天气学条件,对大雾天气的分析预报有一定的指导作用,以便更好地为港口航运作业服务。 相似文献
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2008年春运,中国铁路的运行秩序被一场突如其来的雨雪冰冻灾害所扰乱.纵现铁路发展的历史,也是一部与自然抗争的历史.风雨雷电、大雾冰雹、地震塌方,一系列的自然灾害并没有阻挡住铁路延伸的脚步.由于温带大陆性气候,中国的冬季通常干燥少雪,而北美、日本、北欧和欧洲阿尔卑斯山区的铁路,则经常在冬季经受冰冻和暴雪的洗礼,从而总结出了一系列对付冰雪的办法.国外铁路是如何抵御冰雪天气的呢? 相似文献
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