終端區(qū)動(dòng)態(tài)交通特征與運(yùn)行態(tài)勢(shì)研究.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、面對(duì)空中交通運(yùn)輸需求的快速增加,運(yùn)用技術(shù)手段提升空管運(yùn)行效率與服務(wù)能力以緩解供需矛盾是當(dāng)前行之有效的方式。由于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)型的粗放運(yùn)行管理模式,未能有效利用空中交通特性、規(guī)律及時(shí)空特征,以幫助認(rèn)知運(yùn)行的動(dòng)態(tài)性與問題所在,因此難以實(shí)現(xiàn)針對(duì)性、精細(xì)化的管理與科學(xué)決策。隨著空管運(yùn)行數(shù)據(jù)采集的不斷完善,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)掘空中交通的運(yùn)行規(guī)律、動(dòng)態(tài)模式、場(chǎng)景分類等隱含知識(shí)具備了基礎(chǔ)條件,相應(yīng)的智能數(shù)據(jù)分析與決策技術(shù)也成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)。

2、  本文總結(jié)了空中交通領(lǐng)域交通特性分析與智能決策支持的研究現(xiàn)狀與趨勢(shì),以終端區(qū)為對(duì)象,從管制運(yùn)行與流量管理的不同應(yīng)用決策需求出發(fā),深入研究了空中交通特性與運(yùn)行態(tài)勢(shì)相關(guān)的若干數(shù)據(jù)分析與挖掘方法,以期提供科學(xué)有效的決策數(shù)據(jù)與模型支持,主要內(nèi)容包括:
  (1)機(jī)場(chǎng)飛行區(qū)航班運(yùn)行時(shí)間的特征分析與決策應(yīng)用。利用聚類方法提取飛行區(qū)場(chǎng)面滑行階段運(yùn)行時(shí)間的聚集分布模式,從航班運(yùn)行的階段構(gòu)成出發(fā),將場(chǎng)面滑行時(shí)間的周期性單日變化特征應(yīng)用于城市對(duì)航班

3、運(yùn)行時(shí)間的差異化度量,設(shè)計(jì)了一種按階段獨(dú)立計(jì)算、按條件整合的運(yùn)行時(shí)間估算方法,以提供計(jì)劃編制的依據(jù);針對(duì)惡劣氣象對(duì)航班離場(chǎng)階段時(shí)間的影響,設(shè)計(jì)了適用于機(jī)場(chǎng)的氣象影響程度指數(shù)(WITI),研究了機(jī)場(chǎng)WITI與不同離場(chǎng)延誤特征間的變化關(guān)系及規(guī)律,建立了回歸模型,以支持預(yù)測(cè)氣象條件下的終端區(qū)離場(chǎng)階段延誤的早期評(píng)判。
 ?。?)建立了終端區(qū)交通流識(shí)別方法與交通流相態(tài)判別模型。從空中交通流特性分析與狀態(tài)識(shí)別的需求出發(fā),首先利用改進(jìn)的相似性度

4、量與譜聚類實(shí)現(xiàn)了終端區(qū)各類交通流的識(shí)別與參考航跡提取,抽象了表征交通流相態(tài)的特征度量。通過特征間的數(shù)值關(guān)系與變化規(guī)律,并結(jié)合領(lǐng)域認(rèn)知,界定了終端區(qū)交通流的自由態(tài)、平穩(wěn)態(tài)與擁堵態(tài),及各相態(tài)對(duì)應(yīng)的管制運(yùn)行特性與演化過程。以此為經(jīng)驗(yàn),構(gòu)建了因子分析與遺傳EM聚類的交通流相態(tài)模糊識(shí)別方法,實(shí)現(xiàn)交通流相態(tài)影響因素分析與隱性特征向量的抽取,為終端區(qū)流量時(shí)空分布調(diào)配與飛行程序優(yōu)化提供支撐。
  (3)構(gòu)建了終端區(qū)交通態(tài)勢(shì)模糊評(píng)價(jià)方法與態(tài)勢(shì)等級(jí)預(yù)

5、測(cè)模型。首先從交通態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)的指標(biāo)缺陷及主觀性問題出發(fā),通過提取終端區(qū)宏觀與微觀的交通特性,從進(jìn)離場(chǎng)及總量三個(gè)維度構(gòu)建態(tài)勢(shì)指標(biāo)描述,進(jìn)而設(shè)計(jì)了基于中介真值程度度量與熵理論權(quán)值賦值的終端區(qū)交通態(tài)勢(shì)模糊評(píng)價(jià)模型,實(shí)現(xiàn)了態(tài)勢(shì)的客觀判別與差異化度量。同時(shí),鑒于態(tài)勢(shì)的模糊性與認(rèn)知差異,以及流量調(diào)配對(duì)交通態(tài)勢(shì)識(shí)別的需求,設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并利用中介評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際管制認(rèn)知結(jié)果設(shè)定的樣本集合進(jìn)行模型訓(xùn)練與驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)了終端區(qū)交通態(tài)勢(shì)等級(jí)的快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)

6、。
 ?。?)設(shè)計(jì)了終端區(qū)ATFM決策支持概念框架與可擴(kuò)展平臺(tái)架構(gòu)。由流量管理的目標(biāo)與泛化內(nèi)涵出發(fā),界定了終端區(qū)運(yùn)行決策支持的應(yīng)用范疇及方法體系,并從流量管理時(shí)效階段與決策應(yīng)用領(lǐng)域維度,實(shí)現(xiàn)具體應(yīng)用決策方法的關(guān)聯(lián),構(gòu)建了可擴(kuò)展的終端區(qū)ATFM決策支持概念框架與一般決策過程框架。以此為依據(jù),進(jìn)一步建立了決策信息抽取的層次化概念模型,設(shè)計(jì)了一種具備擴(kuò)展能力與松耦合特征的多層次平臺(tái)體系框架,通過決策邏輯、數(shù)據(jù)挖掘方法及特征/屬性度量的分

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