后疫情时期多机场旅客吞吐量分类预测

为提高多机场旅客吞吐量预测的准确性,简化预测流程,将“手肘法”与高斯混合模型(GMM)系统聚类法结合对多机场系统中的个体进行细化分类。采用面板数据模型分析各变量对不同规模、不同定位的机场旅客吞吐量影响程度,针对不同类型机场建立相应的面板数据吞吐量预测模型,再根据后疫情时期民航业发展现状建立疫情影响因子修正模型,并对预测结果进行修正。以江苏省9个机场的旅客吞吐量分类预测为例,预测结果显示：GMM算法的机场分类效果评价指标CH值为98.732、轮廓系数为0.671 5,较K-means算法分别提高8.3%、69.5%;DB值为0.998 1,较K-means算法降低7%,即GMM算法所得聚类簇内样本间距更小、分类效果更优。模型对9个机场的旅客吞吐量预测误差均介于1.58%～3.95%之间,预测误差波动小、精度较高,具有良好的拟合效果,可用于多机场客流量同步预测。     

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.      

两阶段混合粒子群优化聚类

为解决数据集样本维数较高时已有粒子群优化K均值算法计算速度较慢且聚类结果不稳定的问题,利用第1阶段聚类层次凝聚聚类获得准确率较高的子簇集合,作为粒子群优化K均值聚类算法初始聚类中心的搜索空间,进行第2阶段聚类.提出了一种简化的粒子编码方法,以减小样本维数对计算复杂度的影响;引入混沌的思想,以保持粒子种群的多样性,从而避免粒子群优化算法可能出现的早熟现象.通过两阶段聚类,有效地融合了粒子群优化、层次聚类与划分聚类算法的优点.在多个UCI数据集上的聚类结果表明,与几种对比算法聚类结果的最优值相比,其纯度分别提高了1%~8%,且耗时减少50%以上.      

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.     

新建牵引变电所的负荷预测及变压器容量优化配置

为了获得新建牵引变电所的负荷情况并校验优化所内牵引变压器的配置容量，将高斯混合模型用于牵引变电所实测数据聚类，然后引入神经网络对新建牵引负荷进行匹配分类. 依据聚类和分类结果，结合概率密度及蒙特卡洛抽样方法，实现新建电气化铁路牵引负荷的预测. 根据热传递原理和相对老化计算，建立新建牵引变电所牵引变压器温升与寿命损失的差分方程模型，对新建牵引变电所的牵引变压器容量进行优化配置. 通过对大量牵引变电所实测数据的分析，聚类后伪-F统计量达12.81，匹配分类后伪-F统计量进一步上升至12.90，表明本文聚类分类方法效果良好. 通过牵引变压器建模，将算例中变压器容量利用率从60%提高到96%，即使考虑安全裕度适当提高安装容量也能使容量利用率达到75%，实现了变压器容量的优化，充分利用了变压器的温度指标和寿命损失.      

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。     

基于改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

为解决模糊C-均值聚类（FCM）算法在医学图像分割中存在计算量大、运行时间过长以及样本集不理想会导致不好的聚类结果的问题,提出了相应的改进算法．利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,并将样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和等于样本总数．实验表明,该方法用于人脑磁共振图像分割时,运行速度提高了近3倍,分割准确度明显得到提高．     

我国机场容量扩张与运营效率变化的动态研究——基于DEA-Tobit/Logit框架的两阶段分析

在我国大规模建设机场的关键历史时期,对机场容量扩张与运营效率的研究具有重要的现实意义.本文首先基于DEA-Malmquist模型分析我国机场的运营效率及其动态变化,然后基于Logit/Tobit模型分析了机场容量扩张的驱动力因素及其对运营效率的影响.结果表明,我国枢纽机场相对于非枢纽机场具有更高的运营效率和更低的生产率增长速度;机场容量扩张的主要驱动力来自于两方面:一是业务量增长速度,该指标越大机场越倾向于扩张;二是生产率增长速度,该指标越小机场越倾向于扩张.最后,机场容量扩张会导致当期运营效率出现断崖式下跌,但一般会在短期内迅速恢复至正常水平,且枢纽机场的容量扩张会抑制效率损失.这些证据表明我国机场容量扩张在经济层面和运营层面是基本合理的,当局的机场投资战略可行且效果良好.     

基于公交IC卡数据信息的客流预测方法研究

根据大连市公交IC卡的历史数据绘制公交线路客流曲线,采用有序聚类Fisher算法划分公交峰值区间,在具有典型特征的峰值区间内进行有针对性的公交客流调查,可得到实际客流数据样本.通过将公交IC卡客流数据与随车客流调查数据相结合,建立不同峰值条件下预测客流的回归方程,可实现对不同峰值区间内总体客流量的预测.     

基于粗糙集和混合聚类法的决策表约简算法

在分析粗糙集理论、分层聚类算法和k-means聚类算法的基础上,提出一种基于粗糙集和混合聚类法的决策表约简算法,该算法首先是使用基于分层聚类的k-means混合聚类法离散化决策表中的连续属性,然后利用粗糙集理论对离散后的决策表进行属性约简,得到决策规则集,并通过在铁路客运量预测系统中的应用验证了算法的可行性和有效性.     

跑道容量的概率模型及容量曲线

跑道容量通常可用跑道容量曲线来表示，它表示了起飞着陆容量间的相互制约关系。从管制员的工作角度出发，以ASAC容量模型为基础建立了跑道容量的概率模型及其C语言实现，以实际机场统计数据，以单跑道容量曲线进行了计算和分析。模型计入了管制规则、进行（起飞）速度、位置不确定性、风速、跑道占用时间、机型组合等随机变量的影响。     

机场跑道容量评估模型和估计方法的进一步研究

从管制员的角度出发，给出了跑道容量的定义，分析了影响跑道容量的因素，建立了到达和离场容量估计模型，给出了多种情况下跑道容量的计算方法，针对首都国际机场跑道的实际，开发了机场跑道容量评估系统，仿真结果验证了所提模型和方法的可行性。     

随机GHP模型中有效容量的判定方法

为了提高求解地面等待策略(ground holding policy,GHP)随机模型的效率,利用归纳法建立了延误损失公式;考虑空地费用比与典型容量样本概率的不同组合关系,采用枚举法对4类典型情况进行分析,得到了有效容量判别方法;将多个随机容量转化成单个有效容量,并利用有效容量求解随机GHP模型,结果表明:与传统方法相比,运用本文方法求解随机GHP模型得到的总延误损失相同,在2 h内起飞航班为50架次的条件下,计算时间由109 s减少到42 s,减少了61.5%,提高了计算效率.     

机场陆侧公共交通方式运力水平研究

对陆侧交通系统中公共交通方式的舒适性、换乘方便性、旅行时间、乘车价格等因素进行量化处理,建立机场陆侧公共交通方式运输效力计算模型,并以北京首都国际机场为例进行计算,分析模型的合理性.可为机场陆侧公共交通方式的服务水平分析评价、机场陆侧交通系统规划与管理提供参考.     

既有预应力混凝土空心板梁破坏性试验研究

依托无锡机场路既有20m预应力混凝土空心板梁的再利用工程,通过破坏性试验,并结合非线性有限元计算,获取了试验板梁的变形、应力和裂缝的发展规律,研究了既有预应力混凝土空心板梁的承载能力、受力特性、破坏机理,为其再利用提供决策依据。     

梯度法优化下的机场跑道容量结构分析

梯度法(又名最速下降法)是计算机数据优化的经典算法,通过设定选定区域内的任意两个参数进行比较,从而逐步缩小选定区域范围,直至找出极值。梯度法在计算机数据算法领域运用广泛,运用其基本理论及程序编辑,以成都双流国际机场跑道容量结构为例进行分析,找出使用频率及规律,对加强重点季节时段的监管、预测跑道容量、评估跑道运行能力、考量机场饱和度具有重要意义。将计算机中成熟的优化算法运用到民航数据统计及管理中,也是未来民航业发展的趋势。     

我国航班时刻资源的分布研究

采用中国民航局发布的航班计划数据,分别从航空公司、机场、地区空管局三个角度统计分析我国航班时刻资源的分布情况。通过计算航空公司在各个时间段的起飞降落班次情况、各个机场的计划航班和最大容量差距情况和七大空管局在各时段的航班情况,得到南方航空公司占有的航班时刻资源最多,北京首都机场的航班时刻资源最为紧张,华东、中南、华北区域是我国最繁忙的区域的结果。作者还进一步从航班时刻的角度分析了影响航班准点率,造成航班延误的因素,并给出了相关的对策建议。