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基于K⁃means的机场相似天气场景聚类识别分析 被引量：9
1
作者 尚然然 刘鸿潮 +3 位作者 张旭 许亚男 李印凤 孙聪 《指挥信息系统与技术》 2020年第5期24-29,共6页
为了准确和高效地进行机场天气聚类识别,进而为民航系统在不同天气场景下做出正确决策提供参考和依据,首先,以2018年北京首都国际机场的天气数据为研究目标进行解析量化,得到能见度、云底高、侧风风速、雷暴、降雨和降雪6个维度的天气变... 为了准确和高效地进行机场天气聚类识别,进而为民航系统在不同天气场景下做出正确决策提供参考和依据,首先,以2018年北京首都国际机场的天气数据为研究目标进行解析量化,得到能见度、云底高、侧风风速、雷暴、降雨和降雪6个维度的天气变量;然后,运用K均值聚类(K‑means)算法对天气情况进行聚类识别,识别出7种天气场景;最后,分析了不同天气场景的主要特征及其分布,并结合实际运行情况进行了验证。验证结果表明,该算法能够有效识别机场相似天气场景,具有实用性。 展开更多
关键词 机场天气 K‑means算法 聚类分析
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基于坐标排序Graham-scan的飞行受限区划设方法 被引量：4
2
作者 孙聪 初建宇 +2 位作者 李印凤 蔡华华 尚然然 《指挥信息系统与技术》 2020年第5期40-44,共5页
针对对流天气下飞行受限区进行了研究,提出了一种基于坐标排序Graham‑scan算法。通过剔除大量无贡献数据,减少空间扫描法获取射线角度值数量,从而快速且合理划设飞行受限区。提出了时率度指标,并将经典的Graham‑scan算法和基于坐标排序G... 针对对流天气下飞行受限区进行了研究,提出了一种基于坐标排序Graham‑scan算法。通过剔除大量无贡献数据,减少空间扫描法获取射线角度值数量,从而快速且合理划设飞行受限区。提出了时率度指标,并将经典的Graham‑scan算法和基于坐标排序Graham‑scan算法进行对比与评估。算例分析表明,基于坐标排序Graham‑scan算法具有精确度高、偏差度小、冗余度低和时率度高的特点,可提高飞行危险区的生成效率,为航班改航策略提供支撑。 展开更多
关键词 对流天气 坐标排序 飞行受限区
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基于PSO⁃K⁃means算法的机场网络聚类分析
3
作者 魏秀杰 李印凤 +3 位作者 尚然然 刘元甲 杨璐 肖淑敏 《指挥信息系统与技术》 2023年第4期64-69,共6页
针对枢纽机场划分时未考虑机场地理空间位置的问题,构建了机场网络拓扑结构,并提出了基于粒子群优化K-均值(PSO-K-means)算法的机场网络聚类方法。首先,利用介数中心度和度值加权分别表征机场的地理空间位置和机场的繁忙程度;然后,基于P... 针对枢纽机场划分时未考虑机场地理空间位置的问题,构建了机场网络拓扑结构,并提出了基于粒子群优化K-均值(PSO-K-means)算法的机场网络聚类方法。首先,利用介数中心度和度值加权分别表征机场的地理空间位置和机场的繁忙程度;然后,基于PSO-K-means算法对机场网络进行聚类,并将国内枢纽机场划分为4个机场集群;最后,依据轮廓系数指标对聚类结果进行评价。研究结果表明,采用介数中心度和度值加权对枢纽机场分类进行量化,可使不同机场集群呈现出等级梯度变化并表现出较强差异性,方法有效且可行。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 复杂网络中心 机场分类 机场网络
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