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基于模拟机的空中交通管制复杂度预测模型
被引量：
4
1
作者
朱承元
惠雅婷
王毅鹏
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第18期7790-7796,共7页
为改进管制工作负荷预测方法在探究主、客观量映射关系方面的局限性,提出了一种空中交通管制复杂度预测模型。定义空中交通管制复杂度为管制员工作负荷与其阈值之比;组织一线管制员及资深专家进行多组模拟机实验,获取其对各实验场景下...
为改进管制工作负荷预测方法在探究主、客观量映射关系方面的局限性,提出了一种空中交通管制复杂度预测模型。定义空中交通管制复杂度为管制员工作负荷与其阈值之比;组织一线管制员及资深专家进行多组模拟机实验,获取其对各实验场景下管制复杂度的主观定性评估,利用MATLAB处理得到相应场景下的复杂因子;通过BP(back propagation)神经网络对样本数据进行非线性拟合。拟合模型的平均绝对误差为0.025,预测偏离程度为3.75%。研究表明该模型能够较准确地反映空中交通管制复杂度(主观量)与各复杂因子(客观量)之间的映射关系,为空域规划与管理提供科学理论支持。
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关键词
空中交通管制
空中交通管制复杂度
BP神经网络
雷达模拟机
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职称材料
题名
基于模拟机的空中交通管制复杂度预测模型
被引量：
4
1
作者
朱承元
惠雅婷
王毅鹏
机构
中国民航大学空中交通管理学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第18期7790-7796,共7页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(U1833103)。
文摘
为改进管制工作负荷预测方法在探究主、客观量映射关系方面的局限性,提出了一种空中交通管制复杂度预测模型。定义空中交通管制复杂度为管制员工作负荷与其阈值之比;组织一线管制员及资深专家进行多组模拟机实验,获取其对各实验场景下管制复杂度的主观定性评估,利用MATLAB处理得到相应场景下的复杂因子;通过BP(back propagation)神经网络对样本数据进行非线性拟合。拟合模型的平均绝对误差为0.025,预测偏离程度为3.75%。研究表明该模型能够较准确地反映空中交通管制复杂度(主观量)与各复杂因子(客观量)之间的映射关系,为空域规划与管理提供科学理论支持。
关键词
空中交通管制
空中交通管制复杂度
BP神经网络
雷达模拟机
Keywords
air traffic control
air traffic control complexity
back propagation(BP)neural network
radar simulator
分类号
V335 [航空宇航科学技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于模拟机的空中交通管制复杂度预测模型
朱承元
惠雅婷
王毅鹏
《科学技术与工程》
北大核心
2021
4
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