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对流天气下基于聚类算法的终端区交通流分析
文献摘要：
为准确分析对流天气对终端区进场交通流的影响,提出了一种面向对流天气场景的基于轨迹聚类的进场交通流分析方法.利用卷积神经网络与K-means++算法对对流天气进行特征提取和聚类;采用均匀化参数方法对进场飞行轨迹进行重采样;进而采用具有噪声的基于密度的聚类算法对进场轨迹进行聚类,采用K-means算法识别交通流的中心轨迹.对广州终端区历史运行数据进行实例分析,结果表明所提方法能准确识别进场轨迹与对流天气的关联性,验证了方法的有效性.
文献关键词：
终端区交通流;对流天气;卷积神经网络;轨迹聚类
中图分类号：
作者姓名：
姚学成;胡明华;袁立罡;陈海燕;刘振亚
作者机构：
南京航空航天大学,江苏 南京211000
文献出处：
引用格式：
[1]姚学成;胡明华;袁立罡;陈海燕;刘振亚-.对流天气下基于聚类算法的终端区交通流分析)[J].航空计算技术,2022(03):42-46
A类：
终端区交通流
B类：
对流天气,流分析,进场,气场,轨迹聚类,means++,对对,均匀化,参数方法,飞行轨迹,重采样,基于密度的聚类算法,算法识别,中心轨迹,历史运行数据,准确识别
AB值：
0.236802
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