基于隐马尔可夫过程的机场运行态势预测方法研究

发布时间：2020-10-15 12:29

　　 随着民航机场客货运输量的迅速增长,定期航线密布,机场的运行效率和服务能力受到空前挑战,从整体上对机场运行态势进行感知和预测是十分必要的,但是在整体感知的同时了解机场系统的内部结构能更有效地解决问题。针对内部结构预测问题,论文基于隐马尔可夫模型HHM构建机场运行态势的预测模型。从航班保障、机场核心资源利用效率和起降效率三个方面选取机场运行态势的影响因素,确定进港时间平均偏离值、出港时间平均偏离值、保障完成时间平均偏离值、目标撤轮挡时间准确率、计算起飞时间准确率、跑道利用率、滑行道利用效率、机位使用效率、起飞架次和降落架次等十个指标作为机场运行态势的关键影响因素,计算分析提取的关键影响因素。层次化机场运行态势,应用模糊层次分析法FAHP方法确定各层级的权重,明确机场运行态势的态势值的定义及计算,通过问卷调查将机场运行态势值和十个关键影响因素的值划分为三个等级(等级1、等级2和等级3),应用FAHP和Fine Kinney相结合的方法评估十个关键影响因素的风险。基于HMM建立机场运行态势预测模型,阐述预测原理,预测机场运行态势的态势等级和机场运行态势的内部结构(即十个关键影响因素的等级),验证预测结果的准确性和误差。以国内某枢纽机场为例,应用构建的预测模型,预测机场运行态势,并评估预测结果,对比HMM、自回归移动平均模型和灰色马尔可夫模型三种预测方法的准确率和误差。论文提出的HMM预测模型不仅能从整体上预测机场运行态势的态势值,还能预测其内部结构,更适用于民用航空新形势下机场运行态势的预测。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V35
【部分图文】：

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文流程如图 2-5 所示。该图显示了飞机i和j抵达跑道入口的机 k 清除跑道的那一刻2T 是离港飞机可以被释放的最后时刻跑道的时间，dT 为离港飞机 进入跑道时刻，G 是起飞航空段：2 1G T T。根据图 2-5 可以得出 2 1- /j d j i iG T T T v T R

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文Crw——混合模式跑道的小时容量(个/h)；Eij T ——Tij的期望值；N——飞机等级的数目(个)；Pij——前后机组合(i，j)的概率。2) 滑行道利用效率：在某一特定机场区域内，单位时间内，所研究运滑行道容量与机场总滑行道容量的比例。中，滑行道容量的计算方法：行道的布局和结构因不同的机场而不同，但它们是由三个主要单元-6 所示：编号 1 为滑行道交叉点、编号 2 为单行滑行道和编号 3 为双

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文4.3 基于 CHMM 的机场运行态势预测模型建立4.3.1 HMM 的结构通常情况下，建立一个 HMM 需要有多个状态序列，随着时间的变化，状状态之间相互转移，也可以处于某种状态不变化。下面展示了三种不同的 HMM型结构，如图 4-1、4-2 和 4-3 所示。
【参考文献】

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本文编号：2842173