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为识别和控制气象条件对交通阻断的影响及程度,运用数据挖掘中的k-means聚类算法和风险管理中的风险矩阵法(RM),构建能够全面反映不同气象条件对交通阻断影响程度的综合评估模型。基于2018年~2019年江苏省42个公路管理处的交通阻断数据进行实证研究发现,在各种气象因素中,雾霾对交通阻断的影响最严重,体现在发生概率高,影响里程数大;降雪(积雪)和结冰的影响次之,产生的严重度中等且发生时间主要集中于全年第一、四季度;降雨(积水)相较于前几种因素影响较小,主要发生在第二、三季度;大风(横风)的影响程度最小,部分高速公路在第三季度还会受到台风天气的影响,尽管发生概率不高,但影响却不容忽视。因此,江苏省气象和交通部门应以此做好事前预防和事后处理工作。 相似文献
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为提高复杂水域船舶自动生成路径的安全性与经济性,将海洋气象环境因素考虑在内,以船舶避开障碍物为前提,设计了以航行时间最短为目标的路径规划算法.在建立环境模型的基础上采用改进MAKLINK图生成可行路径,根据矢量合成及拟合模型分析海流及风浪对船舶航速的影响,从而确定路径权值,通过Dijkstra算法进行初始路径规划,采用改进粒子群算法进一步优化及平滑初始路径.以一艘集装箱船通过规划海域为例验证算法的有效性,并对风向和风级进行了敏感性分析.结果表明:考虑海洋气象环境影响生成的路径既可安全避开障碍物,又可节省航行时间,改进粒子群算法在缩短路径航行时间的同时可提高路径的平滑性. 相似文献
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为了提高海上交通安全风险预警的实用性与精度, 建立了能见度不良天气下海上交通风险预警系统, 由风险矩阵知识库、交通流密度预测子系统与能见度预警子系统组成; 通过采集大样本, 运用不完备信息条件下模糊信息分配理论修正了专家调查法, 确定了海上交通风险矩阵; 采用人工神经网络中极限学习机理论的短时船舶交通流密度预测算法计算了交通流密度; 采用区域大气模式系统对气象和海洋预报部门提供的能见度预报数据进行空间和时间精细网格化划分, 计算了能见距离; 采用系统预测了空间网格为2nmile×2nmile和时间步长为10min的关注海域的能见距离和交通流密度, 以验证系统的有效性。仿真结果表明: 2个不同时间段12个时间点的能见距离预测准确率分别达到75%、75%、80%、75%、80%、75%和75%、75%、80%、80%、80%、75%, 相应的交通流密度预测准确率全部达到80%, 预测结果可靠, 并且, 实现了能见度不良天气下海域航行风险的可视化与智能化监控。 相似文献
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为避免船舶在复杂气象海况条件下发生海损、谐摇和参数横摇等航行安全问题,建立船舶在各种气象海况条件下谐摇与参数横摇的预报模型,提出基于海况与稳性的多变量、多约束和多目标的航行优化模型,并利用决策变量在空间分布与时序上的耦合特性作为先验知识,解决航线的不平滑问题。结果表明:该方法不仅可以合理规避高海况区域,而且还可以避免横摇或谐摇的发生,对提高航行安全具有非常重要的意义。 相似文献
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