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.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
