机场终端区空中交通拥堵评价及预测技术研究
发布时间：2020-12-13 09:56
随着我国空中交通运输需求的持续增长,空中交通拥堵现象日益严重,对我国航空运输业的发展产生不利影响。机场终端区作为空中交通网络的关键节点,一旦发生空中交通拥堵将会直接导致大面积航班延误,加剧空中交通网络的拥堵态势。因此,对机场终端区拥堵态势进行准确评价并对拥堵等级进行精确预测,可以为空中交通管制部门的宏观决策提供依据,对提升航班运行效率,缓解空域拥堵,降低管制人员工作负荷具有重要意义。以机场终端区为研究对象,根据空中交通拥堵影响因素建立拥堵度量指标,提出过站时间和拥堵度两个指标,并对航班延误指标进行优化,从拥堵现象、拥堵原因、拥堵后果三方面构建机场终端区空中交通拥堵评价指标体系。形成基于粗糙集条件信息熵的指标权重计算方法,将待评物元各指标值根据评价指标界限映射到对应等级中,运用相应等级值完成粗糙集条件信息熵的权重计算。建立了基于可拓云理论的机场终端区拥堵等级评价方法。通过实例验证,该方法能解决空中交通拥堵评价中存在的模糊性和随机性问题,比传统方法有更好的适宜性。提出一种基于改进粒子群优化BP神经网络的机场终端区空中交通拥堵等级预测模型,通过对粒子群算法的学习因子、惯性权重的改进进一步提高...
【文章来源】：华北理工大学河北省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
~2018年我国飞机起降架次Fig.1Flighttake-offandlandingsortiesinChinafrom2013to2018
第1章绪论-3-机场进离场航线与部队训练飞行所用航线相互交织，军用空域又具有特殊性，其飞行冲突也日益显著。从以上几点可以看出，机场终端区具有空地网络级联、进离场航线错综分布等空域复杂性特点以及航班密度高、交通流多态运行等交通复杂性特点，是空中交通网络的重要节点，是空中交通系统运行的“短板”所在，也是空中交通拥堵情况最严重的区域。图2机场终端区空域结构示意图Fig.2Airspacestructurediagramofairportterminalarea未来，机场终端区只会承受越来越大的交通流量，现有空域也将趋于饱和状态。飞行密度的增长不仅提升了空中交通管理的复杂性，对管制模式、人员能力、设备水平都提出了更高的要求，还将造成更为严重的交通拥堵情况。从全国航空运输网络来看，航空发达地区机场终端区一旦发生交通拥堵将会直接导致全国范围大面积的航班延误，加剧全空域系统交通拥堵态势，机场终端区已成为制约当前及未来航空运输服务品质进一步提升的主要瓶颈。因此，必须对机场终端区空中交通拥堵进行管理，缓解及进一步解决拥堵问题。空中交通拥堵管理的作用是根据当前及历史信息数据，完成对空中交通拥堵态势的
第3章基于可拓云理论的机场终端区空中交通拥堵态势评价-27-minmaxminjjjjjjjjKqKqKqKqKq（33）11mjjmjjjKqjKq（34）则称j为q的级别变量特征值。3.3.2云模型基本原理云模型（Cloudmodel）是由我国学者李德毅教授提出的，是一种能够实现定性概念转化为定量描述的模型[67]，其充分考虑了边界的亦此亦彼性与发生概率的随机性。云模型不仅能够较好地实现定性到定量的转化，还能够实现随机性和不确定性的良好结合。现今，云模型已经拓展出更多分布形态，包括矩形云、梯形云和正态云等。正态云因具有普适性而被普遍使用，所以本文亦使用正态云模型。正态云的数字特征可以概括为Ex、En、He，图5是云的数字特征表达图。图5云模型数字特征示意图Fig.5Digitalcharacteristicdiagramofcloudmodel图5中，横坐标轴代表所研究属性具有的不确定性的变化范围，纵坐标轴代表该属性的隶属程度。期望Ex表示平均值，是云图中心轴线，云图的最高点，隶属度是1。熵En在图上的直观体现是云“跨度”的大小，其意义是研究属性具有的不确定程度，“跨度大”的云表明该研究属性的不确定性与模糊性大。超熵He在
本文编号：2914361
【文章来源】：华北理工大学河北省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
~2018年我国飞机起降架次Fig.1Flighttake-offandlandingsortiesinChinafrom2013to2018
第1章绪论-3-机场进离场航线与部队训练飞行所用航线相互交织，军用空域又具有特殊性，其飞行冲突也日益显著。从以上几点可以看出，机场终端区具有空地网络级联、进离场航线错综分布等空域复杂性特点以及航班密度高、交通流多态运行等交通复杂性特点，是空中交通网络的重要节点，是空中交通系统运行的“短板”所在，也是空中交通拥堵情况最严重的区域。图2机场终端区空域结构示意图Fig.2Airspacestructurediagramofairportterminalarea未来，机场终端区只会承受越来越大的交通流量，现有空域也将趋于饱和状态。飞行密度的增长不仅提升了空中交通管理的复杂性，对管制模式、人员能力、设备水平都提出了更高的要求，还将造成更为严重的交通拥堵情况。从全国航空运输网络来看，航空发达地区机场终端区一旦发生交通拥堵将会直接导致全国范围大面积的航班延误，加剧全空域系统交通拥堵态势，机场终端区已成为制约当前及未来航空运输服务品质进一步提升的主要瓶颈。因此，必须对机场终端区空中交通拥堵进行管理，缓解及进一步解决拥堵问题。空中交通拥堵管理的作用是根据当前及历史信息数据，完成对空中交通拥堵态势的
第3章基于可拓云理论的机场终端区空中交通拥堵态势评价-27-minmaxminjjjjjjjjKqKqKqKqKq（33）11mjjmjjjKqjKq（34）则称j为q的级别变量特征值。3.3.2云模型基本原理云模型（Cloudmodel）是由我国学者李德毅教授提出的，是一种能够实现定性概念转化为定量描述的模型[67]，其充分考虑了边界的亦此亦彼性与发生概率的随机性。云模型不仅能够较好地实现定性到定量的转化，还能够实现随机性和不确定性的良好结合。现今，云模型已经拓展出更多分布形态，包括矩形云、梯形云和正态云等。正态云因具有普适性而被普遍使用，所以本文亦使用正态云模型。正态云的数字特征可以概括为Ex、En、He，图5是云的数字特征表达图。图5云模型数字特征示意图Fig.5Digitalcharacteristicdiagramofcloudmodel图5中，横坐标轴代表所研究属性具有的不确定性的变化范围，纵坐标轴代表该属性的隶属程度。期望Ex表示平均值，是云图中心轴线，云图的最高点，隶属度是1。熵En在图上的直观体现是云“跨度”的大小，其意义是研究属性具有的不确定程度，“跨度大”的云表明该研究属性的不确定性与模糊性大。超熵He在
本文编号：2914361
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