基于贝叶斯网络的朝鲜海峡大气能见度推理模型及实验

基于贝叶斯网络的朝鲜海峡大气能见度推理模型及实验

论文摘要

针对当前海上贸易航道通航风险评估工作中存在的能见度数据缺失等问题,提出基于贝叶斯网络的能见度数据推理技术。通过研究海域的确定、节点因子的选取、样本数据集的生成、推理模型的构建及参数学习和推理计算等流程,构建了基于贝叶斯网络技术的能见度数据推理模型,并以朝鲜海峡海域为例展开试验分析。结果表明:能见度具有年变化和年际变化特征规律,利用多年某月的数据作为训练样本推理该月的能见度等级具有较高的准确性,且相同样本形式下样本数据数量与推理结果准确性呈正相关。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 贝叶斯网络理论概述
  • 3 推理模型构建
  •   3.1 指标的选取与分析
  •   3.2 参数学习
  •     3.2.1 样本数据生成
  •     3.2.2 基于MLE算法的参数学习
  • 4 试验与分析
  •   4.1 5 a样本数据条件下推理结果分析
  •   4.2 15 a样本数据条件下推理结果分析
  •   4.3 基于简化的贝叶斯网络能见度推理
  • 5 结论与不足
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 单雨龙,张韧,毛科峰

    关键词: 贝叶斯网络,能见度,朝鲜海峡

    来源: 海洋预报 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 气象学

    单位: 国防科技大学气象海洋学院

    分类号: P427.2

    页码: 86-96

    总页数: 11

    文件大小: 3082K

    下载量: 142

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