基于简化WITI指标的机场延误预测方法

为实现在战略或预战术阶段对恶劣天气条件下的机场延误进行有效预测,本文引入简化的天气影响交通指标(WITI),采用灰色关联分析的方法,验证该指标与机场延误之间的关联性,再分别以WITI指标和传统指标构建多元线性回归模型和BP神经网络预测模型,对广州白云国际机场(ZGGG)和深圳宝安国际机场(ZGSZ)的离场延误进行预测.结果显示,WITI指标与机场离场延误之间的关联度明显高于传统指标,基于WITI指标比基于传统指标构建的多元线性回归模型,在预测准确度上高出14.09%(ZGGG)和9.79%(ZGSZ),同样在BP神经网络模型中则高出8.00%(ZGGG)和6.41%(ZGSZ),由此认为WITI指标在机场延误预测中具有更好的应用效果.     

基于逆向重力模型的枢纽机场旅客吞吐量估计方法

为了利用航空OD客流数据精确估计机场旅客吞吐量,描述了全连通线性航线网络和枢纽辐射航线网络,根据枢纽机场之间的OD客流矩阵,建立了逆向重力模型标准代数算法和基于哈密顿图原理的简化代数算法,分析了在不同距离修正指数下,算法的拟合与估计精度。分析结果表明:简化代数算法与模型标准代数算法最优吞吐量回归直线的可决系数都为0.84,斜率分别为0.91和0.87,比较接近。可见算法的拟合效果优良,估计精度高,且简化代数算法需要的数据少,尤其适合大规模OD矩阵分析。     

基于MLR的公交车行程时间预测模型

分析了站间距离、上下车乘客数、停车延误等因素与公交车行程时间存在的线性映射关系,推导并建立了多元线性回归(MLR)模型,利用大连市21路公交车的数据,对模型进行了标定和检验,并对线性模型的误差来源进行了详细的分析和探究.重点探讨了行驶车速-行程时间线性相关性、乘客数-停站时间线性相关性、延误和行程时间线性相关性,解释了MLR标定的系数的含义,并阐述了导致MLR模型产生误差的来源,分析了非线性因素的影响.研究结果表明多元MLR模型能够解释影响因素与行程时间之间的线性因果关系,可以用来估计和预测公交车行程时间.     

基于机场群的航班选择机场模型分析研究

为了解决枢纽机场因容量限制而产生的航班延误,引入了一种新的概念——机场群,就是地理位置接近的多个机场构成一个超级大的机场,进行航班的共同调度,并且结合地面交通,解决空中交通运输需求问题。本文针对机场群问题进行研究,给出了机场选择模型的数学描述,并结合模糊综合评判方法思想,设计了启发式算法。通过对现实机场情况的仿真,表明了模型的可用性,减少了跑道空闲状态。     

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。     

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目前大多数信控交叉口交通延误模型仅对一个进口进行分析,本文提出了交叉口各进口在同一个信号周期内的期望交通延误分析方法.针对交叉口各进口同时处于非饱和交通状况,推导建立了能够体现交叉口延误与信控参数、车辆到达率、车辆排队长度等参数之间动态关系的微观延误模型.将其应用于长沙市解放西路与建湘路信控交叉口的延误计算,并与点样本法、HCM2000法的计算结果比较,表明本模型在信控交叉口延误计算分析中具有较好的精确度和适用性.     

监控环境下信号交叉口控制延误的获取方法

依据摄像头监控环境下可以检测到的相关参数,给出了信号控制交叉口进口道的车均控制延误参数提取的方法.文中以各个周期饱和度不超过1.2的信号控制交叉口进口道为研究对象,根据该周期的车辆通行需求和交通供给,将交叉口进口道的状态划分为正常交通状态和饱和交通状态;然后根据本周期车辆的到达情况、上周期排队车辆对本周期的影响及本周期排队车辆对下个周期的影响,结合监控环境下可以直接获取的相关参数,对两种交通状态分4种情况分析了交叉口进口道的控制延误参数的提取方法,构建了相应的模型.最后通过实例表明,该论文陈述的模型可以较好的提取交叉口进口道的控制延误参数.     

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针对国内机场目前基本依据经验分配停机位的情况,基于传统滑行路径的理念,建立了降低旅客进出机场飞行区时间的停机位分配模型.在满足场面运行安全约束及可接受延误水平下,寻求时间最小的分配方案.通过机场的地面网络数据、运行模式以及航班计划等信息,利用计算机仿真对模型进行了算法设计,并利用MATLAB编程进行了计算,与机场地面容量评估系统（ACES）中的停机位随机分配模型进行了对比.结果显示：与随机分配模型相比,旅客飞行区平均停留时间减少9.7%,机场地面容量提高5.7%,冲突次数和延误时间分别降低9.4%、6.4%.因此,机场运行效率与资源配置情况得到改善,所提模型与算法有效.     

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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。     

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.     

实时自适应交通信号控制优化理论模型

通过对交叉路口交通流到达和排队延误规律的研究,提出了一种新的交通信号控制理论,此理论把交通延误和停车次数综合为一个性能指标,称为PI值,建立了以PI值最小为目标的交通信号配时优化理论模型,该信号配时方法与通常采用的单点自适应信号控制方法的区别在于不但考虑了交通延误,而且考虑了停车次数,实现对交通延误和停车次数两个指标的优化,从而保证了以车队形式到达的交通流可以不间断地通过交叉路口,由于以实时交通流的到达规律为依据进行信号优化配时,因此,该信号配时优化模型又是实时自适应交通信号控制优化模型。     

基于跑道运行类别的航班优化排序方法

现有空中交通基础设施难以满足日益增长的空中交通运输需求,多跑道作为机场的瓶颈区域是造成机场拥挤和航班延误的重要原因。针对跑道起降特性以及实际运行机型引入多跑道运行类别的概念,以最小化航班延误成本为优化目标,根据问题的数学描述,建立了适用于相关运行模式下多种跑道构型的多跑道机场航班优化排序模型。结合动态规划及启发式算法基本理论,采用基于改进动态规划方法的滚动时间窗启发式算法对问题进行求解。实例验证分析了跑道运行类别、安全间隔、时间窗大小对航班延误的影响,并通过更为普遍的跑道系统进行实例验证,进一步分析了滚动时间窗启发式算法的计算性能,验证了建模思想对容量评估效果的影响以及所提模型和方法的有效性和可行性。     

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。     

动态信息下的机场定制巴士路径优化

为解决因航班延误而造成旅客候机时间较长问题,考虑现实路网中阻抗不确定性和机场接驳定制化及差异化出行需求,以运营收益最大、车辆出行成本最小和车辆提前到达的时间窗惩罚成本最小为目标函数,建立了动态信息下机场定制巴士路径优化模型,并采用差分进化算法对其进行求解.为避免算法早熟,提出了改进的自适应操作方法,增强算法的全局寻优能力.通过算例计算表明:考虑航班延误和路网实时订单的动态路径优化模型,可以减少旅客26.61％～46.68％的候机时间,该模型具有较强的可靠性和应用价值.     

天气季节性影响的机场到达容量概率分布

为了研究天气季节性变化对机场到达容量分布的影响,统计得到基于历史天气数据的容量概率分布.在1-参数到达容量分布模型的基础上,建立了基于容量概率分布的周期时间序列模型.根据周期时间序列中月的相似容量概率分布特征,用遗传算法得到4个季:(3,4)、(5,6,7,8,9)、(10,11)和(12,1,2),进而求出各季的容量分布和概率.研究结果表明:包含5、6、7、8和9月的层云季节下降容量持续8 h的概率为25.76%,正常容量持续8 h的概率仅为9.64%.根据容量概率分布得到季的天气季节性影响与实际情况相符.     

考虑出行效用的空铁联运需求研究

文章从出行效用角度出发对空铁联运旅客需求进行研究。结合前景理论与后悔理论提出基础效用、风险感知效用和欣喜效用,基于转换的重力模型优化效用函数,得到腹地城市-高铁-航班的旅客需求预测模型。以南京禄口国际机场为目标机场,综合长三角机场群中旅客吞吐量大于1 000万的机场、距离最近的十个机场以及根据行政划分的江苏省所有机场进行空铁联运旅客需求研究。基于Wilson模型提高空铁联运辐射半径的预测精度,构建腹地城市年人均出行次数与人均GDP的关系式,得到腹地城市的空铁联运旅客需求,并进一步根据旅客出行效用评估进行空铁联运客流分配,为机场准确识别出空铁联运需求。     

降雨天气单点交叉口交通信号控制优化方法

为优化降雨天气下单点交叉口交通控制的效率, 引入了降雨修正系数, 建立了单点交叉口交通信号配时方法; 应用行动分析软件分析降雨天气交叉口处的高精度视频, 以标定饱和流率、损失时间和到达车速等参数的变化特征, 提出了饱和流率、损失时间与到达车速的降雨修正系数; 建立了基于模拟退火算法的优化模型, 计算了各降雨等级下的修正系数; 构建了基于VISSIM仿真测试环境, 评估了提出的模型优化降雨天气下单点交叉口交通信号控制的效果, 分别比较了采用优化后参数的定时配时与感应配时对采用原参数的定时配时方案的交通运行效率。分析结果表明: 小雨、中雨与大到暴雨天气下的平均车头时距分别比正常天气增加了0.314%、1.256%、2.871%, 平均损失时间分别增加了1.042%、2.829%、3.424%;在流量低于600pcu· (h·lane) -1时, 改进的感应控制方案效果较好, 比采用原预设参数方案的车均延误降低了12%~23%;当流量高于600pcu· (h·lane) -1时, 采用改进的定时控制方案效果较好, 车均延误比原方案降低13%~25%, 并可在临近饱和与过饱和状态时推迟锁死状态的产生, 车均延误最低。      

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。     

大型体育赛事宏观交通模型研究

大型体育赛事宏观交通模型是开展赛事期间交通政策及赛事交通各类方案评估测试工作的重要支撑.针对大型体育赛事交通模型的特殊性,提出模型总体框架和构建流程,包括交通需求模型、交通网络模型、模型校核与验证以及模型应用四个主要部分,并且以模型应用为导向决定交通需求模型、交通网络模型和模型校核验证的技术路线.交通需求模型包括城市背景交通需求和赛事交通需求,两者既相对独立又相互联系.城市背景交通需求模型需覆盖不同交通特征日,赛事交通需求应根据各客户群的出行特征分别开展预测.将不同测试场景下城市背景交通和赛事交通相同时空维度的需求叠加,在修正的交通网络模型上分配,获得特定场景下的交通运行状况.最后回归至模型的应用,提出了模型测试的流程和主要评估指标.     

运用Logit模型对高速客流分担率的估计

运用Logit模型对高速铁路与航空客流之间的分担率进行估计，并采用运输产品效用函数值代替传统的用多无线性回归求解的特征函数值，得到了较好的结论．