面向动态容量的区域管制扇区分类研究

发布时间：2017-10-18 05:22

  本文关键词：面向动态容量的区域管制扇区分类研究

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【摘要】：准确的对扇区容量进行评估是实施高效的空中交通流量管理的基础。现阶段对扇区容量的研究主要针对的是扇区静态容量,对扇区动态容量的研究较少,并且对扇区动态容量的影响因素的研究主要停留在文字层面,因此对扇区动态容量影响因素进行量化研究对今后评估扇区动态容量有一定的帮助作用。本文通过分析扇区动态容量的定义以及管制员工作负荷和扇区动态容量的关系,借鉴影响管制员工作负荷的因素,确定出可量化的扇区动态容量的影响因素,并利用主成分分析法和PSO-Kmeans算法对扇区进行聚类,描述类别与动态容量影响因素的关系,为进行动态容量评估奠定基础。本文首先从扇区交通运行以及管制员工作表现两个角度分析了影响管制员工作负荷的因素,并对影响因素进行了基于加权灰色关联度的分析。其次本文根据扇区动态容量的定义,参考影响管制员工作负荷的因素,从扇区可用空域资源、空中交通流以及管制服务三个角度对影响扇区容量的因素进行了分析与归纳,并按照静态因素和动态因素对其进行分类,从影响因素中提取具有时变性的动态因素建立了扇区动态容量影响因素指标体系,并且利用主成分分析法对北京区管中心10个扇区的数据进行了影响因素分析,通过对样本数据的主成分解释明确了指标体系中各指标的重要程度。最后,采用PSO-Kmeans聚类法对上述扇区的各主成分因子得分进行聚类。通过计算不同K值下的轮廓系数,确定了聚类效果最佳的K值,并且验证了聚类的有效性,最后将聚类所得的类别定义为扇区分类,并分析了不同分类的管制员工作负荷水平。
【关键词】：空中交通管理 扇区 分类 动态容量
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V355.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 面向动态容量的区域管制扇区分类概述12-15
• 1.2.1 基本概念12-13
• 1.2.2 扇区分类方法13-14
• 1.2.3 面向动态容量的扇区分类的关键要素14-15
• 1.3 国内外研究概况15-18
• 1.3.1 扇区动态容量评估研究概况15
• 1.3.2 聚类分析研究概况15-18
• 1.4 本文研究内容18-20
• 第二章 基于加权灰色关联度的管制员工作负荷影响因素分析20-32
• 2.1 基本概念20-21
• 2.1.1 管制员工作负荷定义20
• 2.1.2 管制员工作负荷评估方法20-21
• 2.2 基于灰熵优化的加权关联度计算21-24
• 2.2.1 数据列确定及数据无量纲化处理21-22
• 2.2.2 灰色关联系数计算22-23
• 2.2.3 加权灰色关联度计算23-24
• 2.3 基于加权关联度的管制员工作负荷影响因素分析24-31
• 2.3.1 管制员工作负荷计算25
• 2.3.2 管制员工作负荷影响因素指标25-28
• 2.3.3 管制员工作负荷影响因素排序28-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 扇区动态容量影响因素的主成分分析32-46
• 3.1 扇区动态容量影响因素分析32-34
• 3.1.1 扇区容量影响因素归纳32-34
• 3.1.2 静态因素与动态因素判别34
• 3.2 影响因素指标选取34-38
• 3.2.1 影响因素指标选取原则34-35
• 3.2.2 关键影响因素指标选取35-37
• 3.2.3 关键影响因素指标计算37-38
• 3.3 主成分分析法38-40
• 3.3.1 主成分分析法介绍38-39
• 3.3.2 主成分分析法步骤39-40
• 3.4 扇区动态容量影响因素的主成分分析40-45
• 3.4.1 数据采集40-42
• 3.4.2 主成分计算42-44
• 3.4.3 主成分解释44-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 基于主成分得分的扇区分类46-58
• 4.1 基于粒子群优化的K-means算法46-50
• 4.1.1 算法介绍46-49
• 4.1.2 PSO-Kmeans算法49-50
• 4.2 基于PSO-Kmeans的扇区主成分得分聚类50-56
• 4.2.1 k值的选取50-52
• 4.2.2 扇区分类结果分析52-54
• 4.2.3 扇区所属类别变化54-56
• 4.3 分类结果与管制员工作负荷的关系56
• 4.4 本章小结56-58
• 第五章 总结与展望58-60
• 5.1 总结58-59
• 5.2 研究展望59-60
• 参考文献60-65
• 致谢65-66
• 附录66-71
• 作者简介71

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本文编号：1053166