"航海气象与海洋学"多媒体教学课件的设计和开发

阐述了“航海气象与海洋学”多媒体教学课件的开发目的、设计结构、主要特点及开发过程。     

基于ASAE深度学习预测海洋气象对船舶航速的影响

为了有效地预测海洋气象对船舶航速的影响, 在稀疏自编码(SAE) 网络模型的基础上提出交替稀疏自编码(ASAE) 网络模型; 构建了海洋气象对船舶航速影响的预测框架, 利用关联规则方法对航行数据进行特征选择, 挖掘了船速影响因素及其隐含关系; 整合了中国远洋海运集团有限公司提供的船舶航行数据以及美国国家海洋和大气管理局提供的气象数据, 用训练样本对ASAE网络模型进行训练, 用测试样本对ASAE网络模型进行验证, 并与支持向量回归(SVR) 模型、反向传播神经网络(BPNN) 模型、深度信念网络(DBN) 模型及SAE网络模型的预测结果进行了对比。研究结果表明: ASAE网络模型的训练时间和海洋气象对船舶航速影响预测值的均方根误差分别为8.2s和0.287 3kn, 与SVR模型、BPNN模型、DBN模型及SAE网络模型相比, 训练时间分别缩短了1 683.1、66.9、2.0、1.5s, 预测准确度分别提高了0.045 5、0.296 9、0.153 4、0.178 6kn; ASAE网络模型的预测结果更符合实际海况, 可动态掌握海洋气象对船舶航速的影响; 通过预测的航速影响值来推算实际航速可为气象导航优化船舶运输过程起到辅助作用, 在进行航线规划、航速推荐等航行优化策略时能准确考虑海洋气象所产生的复杂影响, 从而改善船舶运营能效指标, 实现节能、低碳、绿色航行的宗旨。      

西安铁路局工务系统采取有效措施应对暴雪天气

通过分析暴雪天气给工务工作造成的影响，西安铁路局结合本局线路管辖特点，制定严密组织措施和预案机制，做好后勤保障工作、消防和综合治理安全检查工作，积极与气象部门联系，掌握气象信息，落实扫雪预案。在应急防范、施工安全控制、扫雪除冰、防断轨、路外安全等项工作方面采取有效应对措施，确保生产安全，实现铁路运输安全畅通。     

海浪模拟在船舶自行气象导航中的应用研究

本文主要研究海浪场的模拟在船舶自行导航中的应用,海浪模式选用美国NCEP最新开发的WAVEWATCH-Ⅲ海浪模式,为船舶自行导航提供有指导意义的有效波高和波向.     

利用恒向线算法计算船舶最短时间航线

介绍一种恒向线算法计算船舶最短时间航线。该算法是一种等时性离散动态规划法。具有等时线直观明显的几何意义。便于分析天气系统变化趋势与船舶最佳航线之间的动态关系。本文进行了最短时间航线计算模拟试验。     

冬季路面打滑系统及南通市路面打滑分析

首先介绍了Norrman提出的冬季路面打滑分类专家系统（ESCSR）,在此基础上利用南通市气象台37个冬季的有关气象要素,分析了该市冬季降水条件下的路面打滑情况,为做好冬季公路气象服务及公路防滑设计提供依据。     

利用互联网收集台风信息

介绍了如何利用互联网收集台风气象信息,主要介绍利用香港天文台的收集过程。