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.     

基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测

为准确把握空域扇区流量分布态势及未来变化趋势,提出了一种基于贝叶斯估计的短时空域扇区交通流量预测方法.首先,通过解析空域系统内航空器原始雷达数据,提取各扇区历史运行信息,建立了多扇区聚合交通流模型;其次,采用贝叶斯估计理论对模型参数进行最优估计和动态更新,预测了空域扇区交通流量的未来演变趋势及其不确定范围;最后,选取国内5个典型繁忙扇区为例,以5 min为时间段,以未来1 h为预测范围,对所提预测方法进行了验证.研究结果表明:85%以上时段交通流量预测结果的绝对误差在3架以内,平均绝对误差均在2架次以内,预测结果的稳定性较好,可充分反映各空域扇区之间短时交通流的动态性和不确定性,符合空中交通的实际情况.      

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.     

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。     

管制扇区优化划分的方法及计算机实现技术

扇区划分是空中交通管理的一项重要工作, 它直接影响空域的容量和安全性。分析、确定了管制空域结构拓扑描述的数学模型、管制员的管制工作负荷统计方法、工作负荷计算的数学模型等扇区优化设计工作的理论基础, 建立扇区划分的数学方法, 并编制了基于管制员工作负荷的扇区优化应用软件, 实际算例的计算结果验证了扇区优化数学理论基础和应用软件的正确性     

基于变精度粗集的动态扇区数规划

为确定规划扇区数目,提高扇区规划方案的灵活性,提出了基于变精度粗集的动态扇区数规划方法．该方法根据空域航班飞行数据,用可变精度粗糙集理论,获取不同航班数量条件下规划扇区数目的规则,约束条件为根据管制员工作负荷确定的扇区容量和相邻时段扇区规划数量的连续性．实例分析结果表明,用该方法使空域扇区数量随不同时段交通流量的变化,实现了扇区数量动态规划．     

多跑道着陆飞机协同调度多目标优化

综合考虑空中交通管制、航空公司和机场因素,研究了多跑道降落航班的协同调度问题,以实现安全、公平和高效的空中交通管理战术决策．提出了采用协同航班调度策略和多目标优化调度模型．模型以安全性为约束,以总延误成本和空中交通管制员管制负荷最小、航空公司之间尽量公平为优化目标,用多目标遗传算法求解．算例仿真结果表明,用本文算法得出的最优方案与FCFS算法结果相比,因延误造成的总成本损失减少了61．4％,并使延误损失在各航空公司间的分配更加均衡．     

依据管制员工作负荷的扇区优化方法

为了保证飞行的安全性, 提高空域容量, 在提出了管制员工作负荷的统计方法和建立空域拓扑结构数学模型的基础上, 以各扇区工作负荷均衡为优化原则, 利用模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解, 并使优化的新解满足空域划分的优先搜索、扇区连续性和扇区数最少原则。对厦门管制区的扇区最优划分实例分析表明, 3个扇区之间最大工作负荷之差为4.1 s, 小于规定的终止条件17.5 s, 验证了扇区优化方法是可行的。     

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近年来,空中交通复杂性的研究蓬勃发展,如何选取指标分析复杂性成为一个关键技术.本文在对以往复杂性研究进行简单回顾的基础上,明确了指标选取对于复杂性研究的重要意义.结合已有成果,选取定义明确、可定量分析的指标构建了复杂性指标体系.针对指标体系维数多、信息量大等特点,选取灰色关联聚类方法挖掘指标数值的分布规律,实现对指标的提取精炼,从而在运用指标体系分析空中交通复杂性时,既能全面描述问题,又能降低指标维度.根据广州地区16扇区雷达数据,对一类指标进行了计算和聚类分析,验证了该方法的准确性.     

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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.     

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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。     

一种航路扇区概率性交通需求预测方法

空中交通拥堵逐渐从终端区向高空航路网络蔓延,准确预测航路扇区交通需 求概率性变化成为科学实施拥堵管理的重要前提,而国外已有方法较难适用我国空管实 际数据条件.为解决该问题,本文基于空管现有航空器过点时间数据,设计了基于预测误 差分布特性的统计方法,提出了航路扇区概率性交通需求预测方法.结合中南地区典型运 行数据,提取并验证了各扇区过点时间的预测误差分布规律,获得了各扇区交通需求值 及其概率分布,发现所得概率性交通需求预测结果较之传统确定性交通需求预测方法更 准确,适合为我国高空航路拥堵管理研究提供需求预测依据.     

城市综合交通规划中的差别化策略——以眉山市综合交通规划为例

在城市功能空间分化明显、交通需求多样的背景下,不考虑城市区域差别编制的综合交通规划在引导城市发展、解决交通矛盾方面的作用日渐式微。在剖析传统综合交通规划面临问题的基础上,提出差别化策略的主要内容,以及在城市综合交通规划中交通发展战略、交通系统规划、近期实施阶段应用的技术路线。以四川省眉山市为例,详细阐述如何划分交通分区并确定其合理的交通模式。同时,系统探讨差别化策略在道路网络规划、公交系统规划、停车系统规划、交通政策规划中的应用。     

城市交通拥挤的动态组合疏导策略研究

从缓解城市交通拥挤的决策需求出发,提出不同拥挤情况下的多种信号控制与交通诱导的动态组合疏导策略,利用VISSIM模拟方法对提出的多种动态组合疏导策略进行了验证分析.结果表明,信号控制与交通诱导的动态组合策略比两者单独实施的效果更好.