基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的朝鮮海峽大氣能見(jiàn)度推理模型及實(shí)驗(yàn)

作者：單雨龍  張韌  毛科峰

單位：國(guó)防科技大學(xué)氣象海洋學(xué)院, 江蘇 南京 211101

關(guān)鍵詞：貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 能見(jiàn)度 朝鮮海峽

分類號(hào)：P427.2

出版年·卷·期（頁(yè)碼）：2019·36·第一期（86-96）

摘要：

針對(duì)當(dāng)前海上貿(mào)易航道通航風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作中存在的能見(jiàn)度數(shù)據(jù)缺失等問(wèn)題，提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的能見(jiàn)度數(shù)據(jù)推理技術(shù)。通過(guò)研究海域的確定、節(jié)點(diǎn)因子的選取、樣本數(shù)據(jù)集的生成、推理模型的構(gòu)建及參數(shù)學(xué)習(xí)和推理計(jì)算等流程，構(gòu)建了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的能見(jiàn)度數(shù)據(jù)推理模型，并以朝鮮海峽海域?yàn)槔归_(kāi)試驗(yàn)分析。結(jié)果表明：能見(jiàn)度具有年變化和年際變化特征規(guī)律，利用多年某月的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本推理該月的能見(jiàn)度等級(jí)具有較高的準(zhǔn)確性，且相同樣本形式下樣本數(shù)據(jù)數(shù)量與推理結(jié)果準(zhǔn)確性呈正相關(guān)。

In this paper, considering the lack of visibility data in assessing the risk along marine trade routes, we present a new approach in inferring visibility data based on Bayesian Network. The inference model of visibility data based on Bayesian Network is built through the determination of study area, choice of nodal index, generation of sample datasets, configuration of inference model, parameter learning and inference calculation. The inference model is applied to Korean Strait as an experiment. It is found that visibility reveals annual and inter-annual features. It is of high accuracy to infer the visibility level of a specific month using multiple-year data of that month as training samples. Furthermore, we also demonstrate that the amount of sample data has a positive effect on the inference accuracy.

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