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题名枢纽机场航班保障服务时间估计
被引量：9
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作者
邢志伟
唐云霄
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机构
中国民航大学航空地面特种设备民航研究基地
中国民航大学电子信息与自动化学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2856-2864,2874,共10页
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基金
国家自然科学基金委员会-中国民用航空局联合研究基金项目(U1533203)
中央高校基本科研业务费基金项目(3122014P003)
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文摘
为便于机场向旅客及时发布准确的航班状态信息,需对机场航班保障服务时间进行估计。考虑到航班保障服务流程是零工型与定位型的混合流程,且具有时间窗约束以及资源需求量差异等特点,建立了基于带有时间窗车辆路径问题(VRPTW)的航班保障服务流程模型。针对车辆路径问题的强NP性,设计了基于贪婪算法和禁忌搜索的两阶段混合启发式算法,并应用于国内某大型枢纽机场实际运行数据,实现了航班密度变化、保障车辆数变化、航班机型变化等情形下的保障服务时间估计。准确性测试表明,所建模型和算法能有效估计枢纽机场航班保障服务时间并预测航班状态。
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关键词
航班保障
服务时间估计
车辆路径问题
混合启发式算法
时间窗
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Keywords
flight support
service time estimate
vehicle routing problem
hybrid heuristic algorithm
time window
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进GA的神经网络航班保障时间估计
被引量：7
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作者
邢志伟
韩大浩
罗谦
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机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
中国民航局第二研究所工程技术研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第1期107-114,共8页
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基金
中国民用航空局联合研究基金项目(U1533203)
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文摘
准确估计航班保障服务时间可以极大提高地面航班保障服务效率。采用主成分分析(PCA)方法降低变量间的相关性,考虑到BP神经网络的网络结构难以确定,且网络初始权重、阈值随机,提出改进的遗传算法来优化BP神经网络的结构,初始权重、阈值,建立自适应多层遗传算法(AMGA)的BP神经网络航班保障服务时间估计模型。为验证所提AMGA-BP算法的性能,以国内某枢纽机场航班保障服务时间作为研究对象,与传统的GA-BP、BP两种算法做对比实验,进行航班保障服务时间估计,实验结果表明,AMGA-BP算法比BP算法和GA-BP算法精确度更高。
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关键词
航班保障
服务时间估计
主成分分析
改进遗传算法
BP神经网络
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Keywords
flight support
service time estimate
principal component analysis
improved genetic algorithm
BP neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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