面向机场协同决策的航班滑出时间预测

发布时间：2017-04-05 23:13

  本文关键词：面向机场协同决策的航班滑出时间预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：滑出时间的预测有助于提高地面交通的可预测性,帮助机场、航空公司及空管等航班运行保障单位更好地实现协同决策。目前,我国大多数机场均假设离港航班的滑出时间为某个统一的默认值,并在此基础上进行一系列决策,对于起降架次较少的机场,这种做法合理可行,但是对于大型繁忙机场,由于实际滑出时间分布范围较大,使用统一的默认滑出时间会产生较大误差。本文主要研究航班滑出时间预测,具体工作如下:针对航班滑出时间静态预测,本文首先结合航班的实际滑出过程,将滑出过程分为无障碍滑行至跑道端及在跑道端排队等待起飞两个阶段,然后基于相关性分析等确定了滑出时间的主要影响因素,并在此基础上提出一种无障碍滑出时间计算模型,同时将航班在跑道端等待起飞及跑道提供服务的过程建模为M/G/1/∞随机服务系统,建立了基于排队论的等待起飞时间预测模型,最后通过对无障碍滑出时间与等待起飞时间求和得到航班滑出时间。针对航班滑出时间实时预测,本文提出基于K最近邻和支持向量回归的航班滑出时间实时预测模型,该模型主要分为两个步骤:首先对航班滑出期间使用同一跑道的起降航班数量进行预测,然后基于该预测结果,结合滑出距离等其他影响滑出时间的主要因素,采用支持向量回归法预测航班滑出时间。本文根据航班进离港流量特征将历史运行数据分组,对具有不同特征的数据集分别构建预测模型。基于北京首都国际机场运行数据的实验结果表明,与直接采用支持向量回归法进行预测等方法相比,该模型能够有效提升单个航班的预测准确率,为机场协同决策提供依据。
【关键词】：机场协同决策 无障碍滑出时间 滑出时间预测 M/G/1/∞ K最近邻 支持向量回归
【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;O226
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 论文的研究内容12-13
• 1.4 论文的组织结构13-15
• 第二章 相关背景知识及理论方法15-26
• 2.1 机场协同决策15-17
• 2.2 航班滑出过程17-18
• 2.3 排队论18-23
• 2.3.1 概述18-19
• 2.3.2 到达间隔和服务时间分布19-20
• 2.3.3 M/G/1 排队模型20-23
• 2.4 支持向量回归算法23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 基于排队论的航班滑出时间预测26-43
• 3.1 滑出时间影响因素分析26-29
• 3.2 分阶段预测滑出时间的基本思想29
• 3.3 无障碍滑出时间计算模型29-35
• 3.3.1 航班运行数据及其预处理30-31
• 3.3.2 基于相似滑行路径的航班分组31-32
• 3.3.3 场面交通情况有效衡量指标遴选32-34
• 3.3.4 无障碍滑出时间的计算34-35
• 3.4 航班等待起飞时间预测模型35-39
• 3.4.1 跑道服务系统35-36
• 3.4.2 航班到达跑道端及服务时间分布36-39
• 3.4.3 等待起飞时间预测39
• 3.5 实验39-41
• 3.5.1 实验数据39
• 3.5.2 实验结果及分析39-41
• 3.6 本章小结41-43
• 第四章 基于KNN和SVR的航班滑出时间预测模型43-58
• 4.1 滑出时间实时预测的基本思想43-45
• 4.2 基于KNN的航班滑出期间起飞航班数量预测45-49
• 4.2.1 KNN46
• 4.2.2 特征向量的构建46-47
• 4.2.3 航班滑出期间起飞航班数量的预测47-49
• 4.3 基于SVR的航班滑出时间预测49-50
• 4.4 实验50-56
• 4.4.1 实验数据50-51
• 4.4.2 基于近似航班流量的数据分组51-52
• 4.4.3 实验结果及分析52-56
• 4.5 本章小结56-58
• 第五章 结论与展望58-60
• 5.1 结论58-59
• 5.2 展望59-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-65
• 作者简介65

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