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.      

轨道交通网络级联失效影响范围研究

轨道交通系统因多因素干扰引发客流集中、车站拥挤，并相继传播至周边车站，形成级联失效. 把握拥挤在轨道交通网络的传播范围，是减少交通突发事件影响的基础. 基于轨道交通拥挤传播机理分析，将物理结构、网络初始交通状态、客流量融合进耦合映像格子模型 (Coupled Map Lattice，CML)中，通过历史客流数据量化参数，构建轨道交通拥挤传播模型，展开3 种不同情景下拥挤传播过程分析. 实例验证结果表明，轨道交通车站的初始状态、耦合系数对拥挤传播影响显著，网络结构对拥挤传播范围的影响并不明显. 根据网络结构、初始值和耦合系数，可以掌握拥挤传播规模，识别拥挤车站的影响范围，有助于提高轨道交通系统的可靠性.     

考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型 融合动态预测方法

研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控 策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型, 预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均 值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹 数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对 航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用 价值;同时考虑航段相关性影响和采用多模型融合预测算法能够明显提高预测精度.     

基于FCM-粗糙集的多扇区交通拥挤识别方法研究

通过分析管制扇区交通时空拥挤特征,基于雷达航迹数据建立了多扇区交通拥挤识别模型.建立当量交通量、接近度、饱和度、交通密度4个多扇区拥挤特征指标,采用FCM(模糊C均值聚类算法)和粗糙集理论,对扇区拥挤程度进行划分和识别,并以中南地区区域管制扇区数据进行了实例验证.实验结果表明,扇区的拥挤态势受扇区多种宏观和微观特征的共同影响,且拥挤识别模型计算可行、识别效率较高.多扇区交通拥挤识别对空域规划、空管辅助决策、空中交通流量管理具有一定的应用价值.     

对交通拥挤收费理论政策的评价

随着经济的快速发展,我国一些城市出现了严重的交通拥挤问题。缓解城市交通拥挤,一个经济上比较有效的办法就是对拥挤路段的使用者收费。目前,国内外对交通拥挤收费有效性评价方法均采用单指标评价方法,只用一个指标对其有效性进行评价,难免会出现片面的缺点。提出了一种基于目标纬度的多指标评价方法,这对我国实施交通拥挤收费具有一点的借鉴意义。     

基于马尔可夫链模型的交通拥挤状态预测

交通拥挤严重影响了道路交通的安全性和运行效率,如何对交通拥挤状态进行判别,并预测下一时刻交通状态的变化趋势,是提高交通管理水平的一个关键.利用马尔可夫链建立了交通状态预测模型,实例表明该模型对短期交通状态预测具有良好的适用性.     

基于灰色聚类的交叉航路拥挤识别方法

为了减轻空管人员对交叉航路拥挤态势的认知负荷,针对现有空中交通拥挤识别方法的局限,根据交通拥挤的形成过程,提出了基于飞入、飞出交通量的交叉航路拥挤定义;在此基础上,提出了交叉航路拥挤度量指标,即滞留度指标、汇聚度指标和当量交通量指标,建立了交叉航路汇聚度模型,以及基于灰色聚类的交叉航路拥挤识别方法.交叉航路仿真运行数据的验证结果表明:交叉航路拥挤态势是其宏观动态特征和微观复杂特征相互作用的结果,本文方法识别的准确率达到90%,且计算过程简单可行.      

机场旅客进出场交通方式选择的双层规划模型

以机场出发旅客为研究对象,在分析多种交通方式下旅客进出场出行费用对其交通方式选择影响基础上,应用双层规划模型描述了机场旅客进出场交通方式选择问题,并利用基于灵敏度分析的启发式方法对模型进行求解．模型综合考虑了交通系统的收益和旅客的利益．通过算例可以看出,应用双层规划模型描述机场旅客进出场交通方式选择问题是合理的,所采用的方法是可行有效的,对于制定多模式交通运输价格策略、缓解大型机场地面交通拥挤等具有现实意义．     

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.     

基于集成学习算法的航路网络航段交通拥挤识别方法研究

基于航路网络ADS-B航迹数据定义航路网络航段交通流量、航段交通密度、航段交通饱和度、航段交通接近率4 项交通拥挤状态评价指标；采用模糊C均值聚类算法和航段历史交通拥挤状态评价指标参数划分航段交通拥挤状态等级；结合集成学习算法构建航路网络航段交通拥挤状态识别模型，实现航段交通拥挤状态的识别. 实证分析表明：航路网络交通拥挤状态集成学习识别模型对实验航路网络航段交通拥挤状态识别准确率达到98.34%，采用决策树基学习器优于k 近邻基学习器，且增加的集成学习基学习器数量可提升模型的识别精度；集成学习识别模型的识别性能优于BP神经网络模型，识别方法符合实际且具有应用价值.     

首都机场高速公路疏堵对策分析

首都机场高速公路收费政策改变后,出现了更加严重的交通拥堵问题。对首都机场高速公路政策改变前后高峰时段的交通流量、流向调查数据进行分析,利用交通供需平衡的分析方法,寻求交通拥堵的具体成因及解决措施。提出通过提高交通供给能力;加强后期运营管理,提高服务水平;加强公交优先服务理念,优化交通结构;强化交通需求管理理念的实施力度等对策措施,以求全方位、多角度解决首都机场高速公路的交通拥堵问题。     

基于空间计量模型的机场网络溢出效应研究

机场对区域经济发展具有重要支撑作用,但从航线网络视角进行研究的文献还比较少.本文建立了空间面板计量模型,以中国大陆 45个主要枢纽机场为例定量研究了机场对区域经济的直接效应、网络溢出效应和总体效应.研究表明：机场客运量对区域经济具有显著正向网络溢出效应,客运量每提高 10%,其网络溢出效应达到 8.25%;货运量仅对本地城市 GDP具有正向影响,其溢出效应未能通过显著性检验.同时发现,机场客货量对航线网络中相连城市的溢出效应均大于其对本地经济的直接效应,忽视网络溢出效应会低估机场区域经济的总体贡献.研究成果对科学评价机场对经济发展的作用具有参考价值.     

基于空间计量模型的机场网络溢出效应研究

机场对区域经济发展具有重要支撑作用,但从航线网络视角进行研究的文献还比较少.本文建立了空间面板计量模型,以中国大陆 45个主要枢纽机场为例定量研究了机场对区域经济的直接效应、网络溢出效应和总体效应.研究表明：机场客运量对区域经济具有显著正向网络溢出效应,客运量每提高 10%,其网络溢出效应达到 8.25%;货运量仅对本地城市 GDP具有正向影响,其溢出效应未能通过显著性检验.同时发现,机场客货量对航线网络中相连城市的溢出效应均大于其对本地经济的直接效应,忽视网络溢出效应会低估机场区域经济的总体贡献.研究成果对科学评价机场对经济发展的作用具有参考价值.     

南京禄口国际机场2期工程交通接驳优化设计

大型机场陆侧交通方式复杂多样,如何合理设计陆侧交通,实现陆侧交通与航站楼的顺畅接驳成为影响机场能否高效运转的重要问题。文章针对南京禄口国际机场现有交通接驳方式进行分析研究,将交通接驳紧密融合到陆侧交通设计过程中,提出实际性的交通接驳优化方案,确保新建陆侧交通系统更加顺畅便捷。     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律，以整个航空出行链为视角，综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好，构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性，提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性，基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型，基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型，将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解，从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明，机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态，调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律,以整个航空出行链为视角,综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好,构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性,提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性,基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型,基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型,将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解,从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明,机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态,调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

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。     

基于MFD的城市区域路网多子区协调控制策略

针对城市路网中区域性的大范围交通拥堵问题,提出了基于宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)的多子区协调控制策略,以提升路网的整体运行效益.该策略将城市区域路网划分为多个子区,每个子区的交通流又划分为内部流和转移流,综合两者建立了基于MFD的多子区交通流模型,并给出了对各子区交通流诱导时的边界约束条件;通过调节子区边界控制输入,设计了边界反馈控制器对各子区转移流进行动态诱导,继而进行了迭代分析,以判断其是否满足边界约束,并对控制器进行了Lyapunov稳定性分析.仿真结果表明,所提策略使城市区域路网中各子区车辆总数渐近收敛于设定值,且整体平均流量提高了约11%,大范围交通拥堵状况得到明显缓解.