| 基于k-means的机场终端区对流天气场景识别 |
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| 引用本文： | 王洪,彭瑛,郭聪聪,陈博伟. 基于k-means的机场终端区对流天气场景识别[J]. 哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2021, 37(6): 695-702. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0946.2021.06.010 |
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| 作者姓名： | 王洪 彭瑛 郭聪聪 陈博伟 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学民航学院,南京211106 |
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| 摘 要： | 针对天气现象和空中交通的不确定性,通过k-means聚类算法识别终端区对流天气相似性,将历史运行场景分类.提取相似性天气和交通特征,运用皮尔逊相关系数法选择特征,通过主成分分析进行特征降维.结合空域结构使用聚类算法确定分类,并从时空及典型日视角切入,分析不同对流天气场景对空域通行能力的影响.以广州终端区为例进行实验,结果表明,影响终端区交通情况的天气分类具有一定的合理性,能为交通流量管理措施提供指导辅助决策.
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| 关 键 词： | 终端区 对流天气 聚类算法 主成分分析 皮尔逊相关系数 |
Recognition of convective weather scenes in airport terminal area based on k-means |
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| WANG Hong,PENG Ying,GUO Cong-cong,CHEN Bo-wei. Recognition of convective weather scenes in airport terminal area based on k-means[J]. Journal of Harbin University of Commerce :Natural Sciences Edition, 2021, 37(6): 695-702. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0946.2021.06.010 |
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| Authors: | WANG Hong PENG Ying GUO Cong-cong CHEN Bo-wei |
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