空中交通复杂性指标体系精炼方法研究

为了准确评估空中交通复杂性,需要构建多维复杂性指标体系并对指标进行精炼.借鉴已有的研究成果,构建指标体系,使用K-means聚类方法对指标进行聚类分析,与初始指标分类相互验证,最后使用主成分分析方法提炼指标内涵.以广州地区16扇区的航班数据为例,发现聚类结果不仅与经验结果一致,还可以对指标进行更精细的划分;指标经提炼后保留了98%的信息,表达维度大大降低,从而验证了指标精炼方法的实用性和有效性.     

基于岭回归—BP神经网络的管制工作负荷预测方法

基于空中交通复杂程度刻画管制工作负荷是当前空中交通管理领域的研究热点.本文采集了厦门空管站的雷达数据,计算得出10个空中交通复杂性评价指标数值,通过共线性诊断发现复杂性指标间存在较强的多重共线性.在利用岭迹图对复杂性评价指标进行筛选的基础上,建立岭回归—BP神经网络组合模型对管制员工作负荷进行预测,并通过实测陆空通话数据进行验证.结果表明,本文提出的岭回归—BP神经网络组合模型收敛速度快、训练时间少;组合模型的均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对相对误差等4项性能指标都相对较小,预测精度较高.     

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为改进航空器计量方法在评估交通态势复杂度时的局限性,本文建立了一种空中交通复杂性评估模型.基于空中交通的结构因素,模型构建了距离因子和冲突因子,能够反映航空器之间的相对距离与航迹交叉作用对于复杂性的影响.针对广州区域扇区进行的交通复杂性指标评估结果表明：航空器数量的变化会引起目标空域交通复杂性的变化,但后者对前者的响应并非完全同步;两者的变化程度不完全相同,且变化趋势可能相反.对相应交通态势的回溯和分析表明,相比基于航空器数量的评估方法,交通复杂性指标能够更加客观地反映空域状态的变化特征.     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题，本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法，并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先，基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性，在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上，构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、 航速对空域各栅格的实时复杂性影响；其次，基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层，分别模拟自由航路与固定航路运行模式，对比两者空中交通复杂度时空分布差异；并结合自由航路运行模式，在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上，研究空域复杂度阈值确定方法；最后，初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法，评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%)；模型计算得到，空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性 (相关系数大于0.90)；基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

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基于空中交通复杂程度刻画管制工作负荷是当前空中交通管理领域的研究热点。本文采集了厦门空管站的雷达数据,计算得出10个空中交通复杂性评价指标数值,通过共线性诊断发现复杂性指标间存在较强的多重共线性。在利用岭迹图对复杂性评价指标进行筛选的基础上,建立岭回归—BP神经网络组合模型对管制员工作负荷进行预测,并通过实测陆空通话数据进行验证。结果表明,本文提出的岭回归—BP神经网络组合模型收敛速度快、训练时间少;组合模型的均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对相对误差等4项性能指标都相对较小,预测精度较高。     

基于不均衡度的空中交通运行状态评价

针对多航路扇区空中交通运行状态的复杂性及其规律性,综合考虑管制员和航空器在空中交通运行中的重要角色和影响,提出一种以管制员和空中交通流为核心的空中交通运行状态评价方法.将空中交通运行状态划分为健康状态、亚健康状态和不健康状态3种,基于管制员工作负荷和航空器在扇区内分布的不均衡程度,建立空中交通运行状态评价指标体系,采用...     

基于指标体系的扇区复杂性评估方法

为了全面分析扇区复杂性,将其分解为结构复杂性和运行复杂性.借鉴已有的研究成果,围绕结构特征和运行特征,分别建立了多维指标体系.利用主成分分析方法提炼指标信息,评估扇区的结构复杂性和运行复杂性.最后采用k-means 聚类算法对多个扇区进行聚类分析,选取Dunn 指标评价聚类质量,实现了对扇区复杂程度的最佳等级划分,同时对复杂性指标分析结果进行了验证.实例表明,复杂性计算结果能够较好地体现多个指标的综合影响,区分不同扇区的复杂程度,聚类结果与实际情况相符.该结论可以为空域规划和管理提供参考意见.     

基于QMS的空管服务质量评价指标体系研究

为提高我国空中交通管制(简称"空管")的服务质量,弥补现有空管服务质量评价指标体系在构建上的局限性,在原体系的基础上进一步完善了我国空管服务质量评价指标体系。首先,从空管服务过程分析了影响空管服务质量的主要因素。然后,基于质量管理体系中的过程方法和戴明循环理论,建立空管服务质量管理模型。接着,以该模型为基础,选取运行安全、运行效率、管理效能和文化建设四个关键指标,构建了空管服务质量评价指标体系。最后,以厦门空管站的空管服务评价体系指标设置为例,对所建指标体系进行验证。结果表明,该评价体系具有一定的客观性和科学性。     

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针对空中交通管理系统安全评价方法中存在的不足，根据系统工程的基本原则和思路，以空中交通管理系统的人员、设备、环境和管理为基本因素，建立了空中交通安全管理系统的评价指标体系，并结合层次分析与灰色理论，提出了空中交通管理系统安全的多层次灰色评价模型，并结合实例进行了实例计算。仿真计算结果表明该方法能更有效地利用评价指标的信息，所给出的综合评价值不仅能用于描述所评价单位的安全状况，还具有横向比较多个单位安全状态的功能，该方法具有较好的可操作性和实用性，对更加科学合理地评价空中交通管理系统安全状态具有参考价值。     

公路网规划后评价指标体系的构建和优化

首先提出公路网规划后评价指标体系构建的思路,制定指标选取的原则;根据后评价指标选取原则对发展预测子系统、路网发展规模测算子系统、建设实施安排子系统进行指标筛选,得到由42个指标构成的初始指标体系;针对不同层次的公路网规划进行相应的指标选取分析,并以区域公路网规划后评价指标体系构建为例,对初始指标体系进行优化研究,给出指标优化框架设计,通过构造判断矩阵、编程计算对初始指标体系进行优化,经过3轮迭代删除13个次要指标得到由29个指标构成的最终指标体系。     

空中交通拥挤评价方法探讨

随着中国民航运输业的持续高速发展,由于空中交通繁忙而产生的拥挤及航班延误也越来越严重。尽快建立科学的空中交通拥挤评价方法,已经变得十分迫切和重要。根据我国空中交通运行特点,在借鉴国内外地面交通拥挤评价成果以及全面对比分析地空交通拥挤评价指标的基础之上,作者提出了一套适合我国空中交通拥挤评价指标体系,并将状态分类评价法应用到该空中交通拥挤评价中。然后,通过对某机场跑道交通运行状况的综合评价,验证了该评价方法的可行性。本丈提出的评价方法不仅有效地发现了航班运行中发生的拥挤,并且为航班的运行控制提供了有效的支持。     

高速公路交通事故类平均系统聚类法实证分析

道路的交通事故诱发的原因多种多样,而同一段路上的交通事故的表现形式也很多。在选取事故形态表现形式和伤亡状况指标的基础上,采用系统聚类法中的类平均法对某段高速公路的事故状况进行分析,把具有某种共性的事故表现形式划归为一类,并对结果进行判别分析来检验聚类的效果,结果表明类别的划分突出特性,反应交通事故的主要事故形态,很大程度上反应事故原因,有利于相关部门采取相应的措施。     

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.     

利用传染病模型研究空中交通拥挤传播规律

为避免以往研究中主要集中在拥挤传播网络分布和现实数据观察等表象环节,发掘空中交通拥挤传播演变的科学规律,以空中交通拥挤传播与传染病传播过程的相似性分析为切入点,参考传染病SIR 模型,建立空中交通拥挤传播模型,并利用相轨线分析和参数分析等方法,得到拥挤传播趋势及阈值,解释了拥挤传播影响因子和消散因子对拥挤传播过程的影响.结合亚特兰大和白云机场实际延误数据,发现所建模型能够恰当地表述基本拥挤过程,但各类因子需根据运行实际调整而无法形成固定值,且对较复杂的拥挤过程需要引入新的参数.     

基于交通特征的空域建模方法及扇区仿真分析

空中交通是一个复杂系统,其复杂性体现在空域结构、航空器、管制员和管制设备等多个方面。本文提出一种基于空中交通特征的空域凸胞模型,它可以更准确、全面地描述空中交通情况。首先,作者基于空域复杂性量化空中交通特征,之后将复杂网络的概念应用于空中交通系统中,并采用基于加权复杂网络特征的K-Means聚类算法建立空域凸胞模型,最后,将该模型应用于北京管制区,从扇区管制的安全性和管制员工作负荷的均衡性两方面提出扇区安全概率、平均飞机数等指标,分别基于交通高峰期的数据和全天的交通数据验证扇区划分方法的优点和有效性。