【摘 要】
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军事装备是军队执行作战任务的重要力量,其机动效能的充分发挥是保证作战任务完成的基础。气象条件作为影响装备机动性能的关键因素之一,对装备机动性能的影响程度不容忽视。为满足我军核心军事能力建设和气象数据智能应用的迫切需求,提高气象环境认知能力及军事装备效能评估能力刻不容缓。传统的军事装备机动效能评估方法存在诸多局限性,大多基于专家经验、主观评估或统计分析得出。因此易导致评估结果的主观性偏大。此外,现有
【基金项目】
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基础加强计划重点基础研究项目“智能气象海洋数据军事应用构想与概念体系研究”（项目编号:2020-JCJQ-ZD-087-01）；
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军事装备是军队执行作战任务的重要力量,其机动效能的充分发挥是保证作战任务完成的基础。气象条件作为影响装备机动性能的关键因素之一,对装备机动性能的影响程度不容忽视。为满足我军核心军事能力建设和气象数据智能应用的迫切需求,提高气象环境认知能力及军事装备效能评估能力刻不容缓。传统的军事装备机动效能评估方法存在诸多局限性,大多基于专家经验、主观评估或统计分析得出。因此易导致评估结果的主观性偏大。此外,现有方法无法全面地考虑机动效能的气象影响指标与其它气象要素之间复杂的相互作用关系,并且难以应对气象数据的快速增长需求。因此,针对上述提出的问题,本文围绕气象环境下军事装备机动效能评估开展如下的研究内容:（1）针对现有效能评估方法在气象数据时空特征提取方面的局限性,本文在提出机动效能影响指标的基础上构建了Weather Trans-Model效能评估模型。该模型根据输入数据特点设计不同的模块分别对其进行特征提取,采用Transformer变体作为序列预测模块,同时引入环境因子作为辅助变量学习不同气象因素之间的复杂相互作用关系,最终将模型输出转化为分类概率分布,实现对未来某时刻的装备机动效能影响程度的预测任务;此外,为满足在气象数据量的日益增长的情况下依然能够快速响应军事决策的需求,对该模型进行Map Reduce并行化实现。最后,通过消融实验在准确率、精度、召回率与F1值上对该模型的组件设计、环境因子与并行化性能三方面的有效性进行验证。（2）针对Weather Trans-Model效能评估模型的应用需求,结合现有技术对基于Hadoop的气象环境下军事装备机动效能评估系统进行总体架构与技术架构方案设计;其次,在明确系统需求的基础上,完成了基于UML的系统用例图以及算法结构类图的设计;最后,为提供高质量与高效率的数据支撑以实现系统主要功能,设计了面向Map Reduce的数据清洗方法以及面向HBase+Hive的分级存储方法。（3）在对气象环境下军事装备机动效能评估原型系统设计的基础上,结合Weather TransModel并行化预测模型,搭建了具有可扩展性和高性能的Hadoop集群环境;其次,根据数据处理流程设计实现了系统的数据中心,并提供多种数据访问接口;最后,利用前后端分离的服务架构理念,对气象环境下军事装备机动效能评估系统的具体功能进行实现,主要包括系统管理、数据管理、设备管理、模型管理与二/三维可视化等功能模块,进一步验证了本文所提模型的实用性价值。
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