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航空气象技术是航空安全的重要保障手段,同时对于空中的交通管理也发挥着重要的作用。该文通过对航空气象技术的发展以及技术内容的阐述,介绍了航空气象技术在空中交通管理中的应用。 相似文献
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【目的】随着我国气象事业的发展,未来气象台站无人值守模式将逐步全面推广实施,对现有的国家级地面气象观测站无人值守模式进行优化和提升非常有必要。【方法】在对聊城市国家基本气象站无人值守模式现状的分析基础上,分析和探讨国家气象观测站无人值守模式的技术方法和保障措施。【结果】重点介绍了国家气象观测站无人值守下的保障系统和网络传输设计模式,并对无人值守模式下的新要求做了分析总结。【结论】无人值守并不意味地面测报不需要业务人员,而是将业务员从烦琐的人工数据监控中解脱出来,使之转型为业务保障、数据应用分析等综合型人才。因此,要实现无人值守模式下台站的长期稳定高效运行需要技术的支持,同样离不开业务人员的努力。 相似文献
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对电务基础数据采集现状进行了分析,研究了在GPS定位技术支持下的便携式电务基础数据采集系统,包括系统软硬件设计、功能实现。 相似文献
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列车定位在列车运行控制系统中起着非常重要的作用。通过设计一个低成本的车载列车组合定位信息采集平台,来优化现有各种先进闭塞方式下的列车调度与列车追踪。该平台主要依靠全球卫星定位系统GPS、惯性测量单元IMU、里程计ODO等多源传感器来采集数据,并采用卡尔曼滤波原理来综合处理数据,从而得到列车的相对位置。平台的主要功能是为列车提供高精度的实时定位,它可以完全独立于现有的闭塞方式,最终能够以较小的成本实现列车追踪优化。 相似文献
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根据动态GPS数据传输的特性,结合实验数据,多路径的影响,进行误差分析。阐述动态GPS的高程的制约因素,并对如何提高高程成果精度进行说明。 相似文献
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针对机场延误预测过程中难以提取延误传播时空特征、预测结果受天气扰动大的问题,提出了基于气象因素的时空图卷积网络(meteorology-based spatio-temporal graph convolutional networks, MSTGCN)机场延误预测模型。该模型使用图卷积神经网络(graph convolutional neural network, GCNN)与门控卷积神经网络(gated convolutional neural network, Gated CNN)挖掘机场延误的时空特征,同时加入气象特征提取模块对机场延误时间进行预测。实验结果表明,该模型在中短时预测上的表现均优于其他对比模型;相较于不考虑气象因素的模型,MSTGCN对未来1 h、4 h和12 h预测的平均绝对误差分别降低了7.03%,7.93%,11.54%,对预测结果起到了极大的修正作用。 相似文献
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