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,优化后的航班时刻在时空分布上更加合理,能够显著提高资源利用率和航班正常率,降低航班延误。     

繁忙机场机坪空间构型对航班离港滑行时间的影响

航班离港始于停机坪推出，经由滑行道滑行并止于跑道离地，因此机坪空间及其与跑滑系统构成的相对位置关系对航班离港滑行具有较大影响，滑行时间的预测精度对ACDM机制下航班推出时刻优化和跑滑系统效率提升具有重要作用。首先提出机位组概念表征机坪空间构型，据此设计场面实时动态航班流量、机位组无阻碍滑行时间和机位组空间影响指数等新特征变量，然后基于分类回归树构建预测模型，验证新特征引入对离港滑行时间的预测效果。以首都机场实际运行数据为例，预测结果表明：在保持较高拟合优度的同时，新引入的表征机坪构型及其与跑滑系统相对位置关系的特征变量提高了离港滑行时间预测模型精度，预测与实际误差值在 3 min和5 min内的航班数量分别提高了4.88%和6.46%，每高峰小时可为首都机场减少约2~3个起飞时隙的浪费；新特征变量对离港滑行时间预测精度的整体贡献较大，且场面整体流量特征变量的贡献超过单一跑道流量，进港航班相关特征变量的贡献超过离港航班。     

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.      

基于KNN和SVR的航班滑出时间预测

针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤轮档后15 min内推出航班数等因素,预测得到航班滑出期间使用同一跑道的起降航班数;基于该预测结果,结合滑出距离和撤轮档前15 min同一跑道平均滑出时间等因素,采用SVR预测航班滑出时间.使用首都机场航班运行数据对模型进行检验,结果表明:在误差范围为±3 min内,平均预测准确率可达79.86%.     

进离港航班容量及其影响因素

针对机场容量限制导致的航班延误问题,以最大航班流量为决策目标,建立了进离港航班容量模型.该 模型采用离散时间混合排队算法,对可能出现的冲突情况建立转移概率矩阵,并基于冲突因子优化模型性能,推 导出进离港容量的数学公式,设计出算法流程.以成都双流国际机场的实际数据进行仿真,结果表明:当进、离港 航班率分别为0.6和0.5、机场吞吐率为0.8时,模型预测的数据与实际航班信息的标准差分别为1.552和 1.436;当进港请求近似为泊松分布时,机场吞吐率越大,拒绝的航班请求数量越少,机场吞吐率与计划进离港容 量正相关.      

离场航空器四维航迹预测及不确定性分析

为了加速基于轨迹运行概念的实施,提出了基于连续动态模型与离散动态模型的航迹预测方法,并将航空器离场分为起飞与爬升两个阶段,实现离场航空器四维轨迹预测.通过深入分析模型构建、航空器意图、初始状态、性能参数以及环境信息等因素,降低了四维航迹预测的不确定性,提高了预测精度.以国内执飞ZSPD-ZUCK的CQH8867航班为实例进行验证,考虑了起飞质量、爬升顶点信息以及风速风向等对航迹预测的影响,以位置误差与时间误差作为评价指标,研究结果表明:本文提出的算法可以将到达离港点时刻的误差控制在1 min以内,满足空中交通管理的需求.      

基于改进离散差分算法的航班延迟推出策略分析

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致航空公司延误成本增加和乘客等待时间增长等问题,基于ACDM的基本思想,在给定推出率下诠释了虚拟队列理论,设计了航班推出决策的协调流程,实现利用机位等待代替跑道起飞排队等待,不仅可以减少场面拥堵和航班延误,对提高航空公司经济效益也有重要意义.提出了乘客等待时间最短和推出等待成本最小2 种策略和航班延误成本的计算方法及相关约束指标.分别针对小、中、大不同规模航班量的5 组实际运行数据,采用基于指针运算机制的离散差分算法求解优化推出策略,并对该算法进行改进.实例表明,通过对虚拟队列航班次序的调整,乘客的平均延误时间缩短5.15%~12.66%,航空公司延误成本减少19.16%~26.0%.     

航空器推出决策的优化研究

航空器推出决策一直是机场场面管理的重要研究方向和研究难点．目前,航空器推出决策一般是基于航班飞行计划和地面管制员而给出的,基于航班飞行计划是一种被动型不灵活的手段,地面管制员是根据人工估计滑行道的航空器架次和起飞跑道容量,从而发出推出许可指令,这种做法造成了跑道和滑行道利用率的降低．文中提出一种基于场面监视系统的航空器推出决策优化方法;然后建立了航空器推出决策优化模型,并使用最有可能状态（MLS）启发式算法进行求解;最后对武汉天河国际机场的航空器推出决策优化进行仿真验证,结果表明,优化的航空器推出决策与传统方法相比跑道利用率最大可提高4．8％．     

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。