【摘 要】
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雾与霾的自然现象会显著降低能见度,对道路行车与飞机起降造成巨大的安全隐患,因此,根据观测数据对大雾环境中的能见度准确估计与预测的重要性不言而喻.首先,采用因子分析对七个气象因素的观测数据进行降维,并结合辐射雾形成的物理模型确定因子个数,进而拟合出多元非线性关系式;然后,基于暗通道先验与Lambert-Beer定律,结合高速公路监控图像中车道线的距离等信息,建立透射率、距离与消光系数的关系模型,进而求解能见度变化曲线;最后,使用ARIMA时间序列模型预测高速公路能见度达到150m的具体时刻.
【机 构】
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杭州电子科技大学人文艺术与数字媒体学院,浙江杭州310018
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雾与霾的自然现象会显著降低能见度,对道路行车与飞机起降造成巨大的安全隐患,因此,根据观测数据对大雾环境中的能见度准确估计与预测的重要性不言而喻.首先,采用因子分析对七个气象因素的观测数据进行降维,并结合辐射雾形成的物理模型确定因子个数,进而拟合出多元非线性关系式;然后,基于暗通道先验与Lambert-Beer定律,结合高速公路监控图像中车道线的距离等信息,建立透射率、距离与消光系数的关系模型,进而求解能见度变化曲线;最后,使用ARIMA时间序列模型预测高速公路能见度达到150m的具体时刻.
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