空中交通航空飞行流量优化预测仿真

发布时间：2017-08-19 23:12

  本文关键词：空中交通航空飞行流量优化预测仿真

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【摘要】：飞行流量预测是空中交通流量管理工作的重要组成部分,预测精度直接影响着管理活动的效率。传统的以BP神经网络算法为主的人工智能预测方法对初始参数具有较强的依赖性,致使预测精度不高。基于量子遗传优化BP神经网络的流量预测模型是运用量子遗传算法求解出BP神经网络的最佳初始权值与阈值,可用修正算法的缺陷从而训练出更优秀的BP网络以提高预测模型的精度。通过对A461航路上BUBDA强制报告点624个小时段过点飞行流量历史数值进行计算,并与BP神经网络模型和遗传神经网络模型的预测结果进行对比,运用基于量子遗传优化BP神经网络流量预测模型的预测精度分别比前两者高出7%和2%,具有更高适用性。
【作者单位】： 空军工程大学空管领航学院;
【关键词】： 飞行流量 量子遗传算法 神经网络 预测
【基金】：军航应急空管运行关键技术支撑平台研究(KJ2014023106B11109)
【分类号】：V355.1;TP183
【正文快照】： 1引言飞行流量预测是空中交通管理中的一项重要内容,是航空管制部门实施空中交通运输规划与控制的前提与基础。特别是航空运输业近年来得到了突飞猛进的发展,但基础设施建设却无法满足航班量的快速增长,大量航班的延误对流量管理工作提出了更高的要求,流量预测技术亟须得到进

【参考文献】

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本文编号：703437