基于需求不确定性的机场拥挤风险预测模型与方法

为了获得机场交通需求的概率分布及其变化规律,量化机场交通需求预测的不确定性,从需求不确定性角度分析了航空器进离港时刻对机场交通需求预测的影响,基于多个时段交通需求相互转化的不确定性,建立了多时段机场进离港交通需求概率分布模型.在此基础上,将进离港交通需求与进离港容量曲线相匹配,建立了机场拥挤风险预测模型,给出了具体求解过程与方法.亚特兰大机场实际航班运行数据的验证结果表明,机场概率需求预测值比确定型需求预测值更接近实际进离港交通需求值;与确定型拥塞预测方法的准确度60.0%相比,本文模型将拥挤预测提高到80%;用旧金山机场实际航班数据验证了本文方法的有效性,准确性达到87.5%,为机场拥挤管理提供了依据.      

离场航空器滑行时间预测研究

为准确预测离港航班滑行时间,结合北京首都国际机场实际运行情况,分析航空器滑行距离、场面滑行航空器数量(进,离港)、跑道运行模式对航班滑行时间的影响;并运用DBSCAN算法按每小时航班流量对机场运行时间段进行分类;根据分类结果建立多元回归模型,分别采用传统统计学和机器学习(Lasso回归)预测航空器离场滑行时间.结果表明:与传统统计学多元线性回归模型相比,机器学习交叉训练集下模型的预测准确度较高,预测与实际误差值在5 min内的占87％.研究结果可用于大型机场实际运行航班滑行时间预测.     

一种新的机场地面容量评估模型

空中交通流量剧增，机场容量与空中交通需求的矛盾日益凸出，针对机场地面滑行网络，提出滑行飞机流优化算法，确定飞机经过指定滑行路径上各点的最优时间，避免航班冲突，减少航班延误，将该算法用于机场地面容量评估模型中的飞机流产生模块，结合计算机图形仿真技术开发了机场地面容量评估系统，利用成都双流国际机场的实际航班数据进行仿真计算，得到的容量评估结果验证了该评估模型的可行性和优越性。     

基于动态容量的航班进离场流量鲁棒优化分配

为解决机场和定位点动态容量条件下的航班进离场流量优化分配问题,以总航班延误损失为决策依据,建立了绝对鲁棒优化模型、偏差鲁棒优化模型和相对鲁棒优化模型,并用捕食搜索算法,设计了寻找鲁棒最优解的算法流程.以国内某机场数据为例进行仿真验证,结果表明,得到的鲁棒最优解能够根据不同偏好有效规避风险,与该终端区一般容量条件下最优解的航班延误损失相比,偏差鲁棒最优策略和相对鲁棒最优策略下的航班延误损失分别减少了8.2%和7.8%.     

采用支持向量机回归的航班延误预测研究

针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型.首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大 Lyapunov 指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能.结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误.     

基于航班综合影响因素的延误航班重排问题的整数规划模型

为解决延误航班的恢复问题，以最小化航空公司和乘客损失为目标，构建了延误航班的重 排模型。兼顾航空公司和乘客的利益，通过研究航班干线、VIP 乘客和大飞机等因素对航班重排的影响，构建了目标函数，其中考虑了本场航班离港延误成本、外场航班离港延误成本以及外场 航班进港延误成本三个要素；同时，以机场实际运输能力、航班的进出港时间和重排时刻表的出发时间等作为约束，建立了0-1 整数规划模型。采用昆明机场的实际数据对模型进行测试，运用 Lingo 软件对所建模型进行求解，得到了优化的机场航班重排时刻表，并将计算所得延误损失和机场的实际延误进行了对比分析，结果表明所建模型不仅可以满足更多高优先级乘客的出行需求，也能相应地减少航空公司的损失，从而验证了模型的合理性。     

机场终端区容量利用和流量分配协同优化策略

为充分利用机场终端区系统容量,减少航班延误,协同优化进离场容量利用和流量分配策略．把进离场视为互相影响的两个过程,以机场终端区系统容量为约束,以进离场航班总延误损失最小为目标,建立了容量利用和流量分配优化模型．引入航班延误损失优先级系数作为航空公司协同决策的偏好信息．用遗传算法求解模型．算例结果表明,该策略在充分利用容量和使航班延误损失最少的同时兼顾了航空公司的利益;设计的遗传算法运行稳定．     

考虑延误传播的枢纽机场航班时刻优化方法

为解决枢纽机场的航班时刻优化问题，提出了一种考虑延误传播的航班时刻优化方法；根据延误传播因果关系强弱来表征延误传播代价，建立了以最小延误传播代价和最大公平性的双目标函数；为了降低航班时刻存在的先天性延误和保证进离港航班的衔接性，引入了进离港点通行能力、常态化航路流量控制以及航班波特征等约束条件，构建了更加符合枢纽机场运行特征的优化模型；基于求解多目标函数的约束法，设计了两阶段求解算法，将多目标函数求解问题转化为单目标函数求解问题；以上海浦东国际机场为案例，从资源利用率和运行效率两方面进行了试验验证。研究结果表明：优化前4%的时刻属于跑道超负荷运行时刻，优化后不存在跑道超负荷运行时刻；优化前PIKAS和LAMEN大约有5%的时刻、NXD大约有2%的时刻处于超负荷运行，优化后没有进离港点超负荷运行；优化前离港航班平均延误为23 min,有超过50%的时刻延误大于10 min,优化后平均延误为3 min,超过60%的时刻延误小于5 min;优化前进港航班延误为28 min,优化后85%的时刻延误小于5 min;优化前后航班正常率分别为82%、99%,优化后航班正常率提升了17%。可见，优化后...     

基于离港航班密度区间划分的动态推出控制方法

为减少飞机离港滑行燃油消耗,以离港推出过程为研究对象,针对当前动态推出控制方法在不同交通量的精细化控制方面的不足,提出了一种基于离港航班密度划分的动态推出控制方法,并建立控制模型.设计了交通流密度区间划分方法,提出了一种基于航班时段划分和蒙特卡洛法的动态推出过程求解算法.对首都机场实际离港数据求解结果表明:提出的方法最优离港成本为428459.9元,比无推出控制方法及当前传统动态推出方法降低总成本最高分别可达47.69％和16.40％.     

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针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型。首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大Lyapunov指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能。结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误。     

基于航班延误的机位冲突概率计算方法

为了定量描述航班随机延误对机位分配计划的影响,构建了同机位航班占用时间发生冲突的概率计算方法。首先,基于国内某机场实际航班数据,建立了航班到达延误概率的正态分布模型和起飞延误概率的混合正态分布模型,采用极大似然法和期望最大化（Expectation Maximization,EM） 算法分别对模型参数进行了估计;然后采用JB （Jarque-Bera） 检验和交叉验证法,验证了模型的有效性。在此基础上,根据机位占用冲突机理推导出同机位连续航班间的冲突概率计算公式,量化了同机位连续航班的冲突概率与两航班的延误规律和间隔时间的关系。冲突概率可用于评价机位分配计划中同机位连续航班间隔时间设置的合理性。     

基于多Agent的机场场面最优滑行路径算法

为了保障机场安全,提高机场运行效率,建立了依据进出港航班滑行时间最短为决策的多Agent模型,模型以多Agent技术为基础,融合了Dijkstra算法的最优路径选择和合同网协议的思想,形成了基于多Agent的滑行路径优化算法,并依据该算法进行了仿真分析.仿真结果表明:与指定航班优先级相比,使用基于多Agent的优化算法处理同优先级航班,总运行时间可减少15 s;基于多Agent的场面运行调整算法可以有效地把航班和机场上分布的滑行道、跑道、停机位等资源组织起来,智能地发现冲突、躲避冲突,达到全局滑行时间最短,因此,该算法可行.     

基于改进遗传算法的航班-登机口分配多目标优化

为提高现代机场的资源利用效率和乘客换乘体验, 研究了多目标航班-登机口分配问题; 在考虑航班类型约束、飞机机体类型约束和转场时间间隔约束的基础上, 以分配在固定登机口的航班数量最多、使用的固定登机口数量最少和乘客换乘紧张度最小为目标函数, 建立了航班-登机口分配的多目标非线性0-1整数规划模型, 并设计了一种改进型基因编码的遗传算法以提高求解效率; 基因个体采用两段式整数编码, 设计了该编码方式到可行解的映射流程, 同时从理论上证明该编码方式可以映射到最优解; 对两段基因编码分别设计了不同的交叉算子和变异算子, 避免产生非可行个体; 为验证算法的有效性, 基于某大规模机场的实际运营数据, 对比了改进型遗传算法与MATLAB内置遗传算法。计算结果表明: 采用改进型遗传算法使得安排在固定登机口的航班数目增大5%, 乘客换乘总紧张度减小3%, 乘客换乘平均紧张度减小32%, 占用的固定登机口数量相同, 安排在固定登机口的乘客数量增大20%, 算法运行时间减小8%, 说明改进型遗传算法性能更好, 可提高登机口的利用效率和乘客的换乘舒适度; 在改进型遗传算法的优化过程中, 航班数量目标和登机口数量目标在130次迭代时寻到最优解, 换乘紧张度目标在400次迭后基本收敛, 且最优结果对应的航班时序合理, 说明该算法的迭代收敛速度快, 优化结果合理。      

基于BADA及航空器意图的四维航迹预测

为了提高航空器四维轨迹预测的准确性,提出了基于航空器性能数据以及航空器意图的四维航迹预测方法.通过统计分析航空器实际雷达轨迹数据,根据水平轨迹、高度和速度剖面等构建了航空器意图模型.采用航空器意图模型与航空器动力与运动学模型相结合的方法,考虑气象因素,基于性能数据设计了四维航迹预测模型.以国内某机场进场航班ACA025与CES2161为例进行了模拟,将预计到达时刻与实际到达时刻的误差作为评价指标,结果表明:本文提出的算法可以将通过航路点时刻的误差控制在30 s以内.      

基于遗传算法的加油车和摆渡车协同调度研究

航班地面服务是机场运行的重要环节.航班在机场过站期间所接受的一系列 地面服务通过不同类型的保障车辆来执行.通过分析机场过站航班保障的业务流程,确定 了加油服务和上客服务的时间约束关系,并在此基础上,以至少需要的保障车辆数目和 服务总开始时间最早为目标,研究构建了远机位航班加油服务和上客服务的协同调度模 型,并给出了基于多目标遗传算法的模型求解.基于首都国际机场实际运行数据的实验结 果表明,所提出的模型能较好地解决加油车和摆渡车协同调度问题.实验得到一组Pareto 最优解为业务部门提供决策支持.     

动车组周转和到发线运用方案的综合优化研究

动车组周转和车站到发线运用均为高速铁路运营面临的重要课题,本文以动车组在运行线之间的接续关系和动车组占用到发线的相容性为约束条件,以运用动车组数最少为优化目标,根据高铁运营的特点,利用一级检修周期时间刚好为高铁运行图周期2倍的实际情况,在建立1个时间跨度为48h的接续网络基础上构建了0-1型整数线性规划模型.该模型将宏观层面的动车组周转和微观层面的到发线运用进行了综合考虑.通过模型求解,可以同步得到高速铁路动车组周转方案和到发线运用方案.算例表明,本文构建的模型能够达到整体优化以上两个作业过程的目标,为实际的运营工作提供一定的决策支持.     

高速公路收费站车道类型设置问题建模与求解

在加快推进ETC应用服务的背景下，以收费站运营成本与用户延误成本之和最小为目标，结合排队论，建立收费站车道类型设置优化模型. 提出一种自然数编码的遗传算法用于模型求解. 以广州市机场收费站为例，求解高峰时段两种不同ETC使用率下的车道类型设置优化方案，并利用VISSIM 软件对优化方案与原方案进行仿真对比. 此外，分析了机场收费站全天的车辆到达规律，讨论不同车辆到达率与ETC使用率下的车道组合方案. 结果表明，所提方法能有效地缓解收费站拥堵，合理控制成本，对收费站车道改建与收费员排班具有指导意义.     

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科学合理的多机场系统场址选择是一项涉及众多因素和利益主体的重要决策问题,就是要使系统中各机场容量协调并使系统收益最大化. 在分析旅客机场随机性选择行为基础上,构建双层规划模型来描述多机场系统场址选择决策过程中多目标价值准则,定量研究宏观机场决策者与微观旅客的相互作用. 模型上层规划从决策者的角度出发,使总的机场建设费用最小,下层规划则描述旅客机场选择行为,并使其总的出行费用最小. 考虑到变量的离散特性,文章分析了求解所构模型的方法,并通过实例模型的求解来检验模型和算法的可行性和有效性. 实例计算表明,双层规划模型的多价值准则决策方法更接近实际情况,在多机场系统选址规划中具有一定的实用性,对优化机场资源配置和提高机场竞争力具有现实意义.