高速公路气象数据融合滤波与短时雨雾预测

摘要：

高速公路路域内雨雾气象数据呈现多源、异构特性,对其进行短时精准预测存在很大难度;针对该问题,在利用联合概率法求得数据之间联合概率的基础上构建异构数据融合模型,并将该融合模型与卡尔曼滤波方法相结合,建立面向多源异构气象数据的协同融合滤波模型;在此基础上,利用贝叶斯最大熵方法,结合雨雾经验理论、融合滤波后的数据以及原始雨雾数据,实现了对高速公路目标路段雨雾天气的短时精准预测;实验结果表明,该方法能够为用户提供精准、稳定的高速公路短时雨雾气象预测结果,对减少交通事故,合理进行交通管制具有重要意义.

关键词：高速公路、雨雾气象预测、数据融合、卡尔曼滤波、贝叶斯最大熵

所属期刊栏目：29

分类号：P456(天气预报)

资助基金：陕西省重点研发计划;中央高校基本科研业务费

在线出版日期：2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：214-219