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基于排队论的航班滑出时间预测
被引量：
19
1
作者
冯霞
孟金双
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期772-780,共9页
根据航班离港流程及滑出时间预测的问题属性,将滑出过程分解为无障碍滑行至跑道端及在跑道端排队等待起飞两个阶段。分析了进离港航班对滑出时间的影响,提出了一种场面交通状况衡量指标及基于该指标的无障碍滑出时间计算模型。并将跑道...
根据航班离港流程及滑出时间预测的问题属性,将滑出过程分解为无障碍滑行至跑道端及在跑道端排队等待起飞两个阶段。分析了进离港航班对滑出时间的影响,提出了一种场面交通状况衡量指标及基于该指标的无障碍滑出时间计算模型。并将跑道提供服务的过程建模为M/G/1/∞随机服务系统,建立了基于排队论的等待起飞时间预测模型。以北京首都国际机场航班运行数据为例,使用单个航班及以15min为间隔的平均滑出时间的预测准确率验证了模型的有效性,与首都机场当前的滑出时间计算模型进行对比,预测准确率显著提高。
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关键词
场面交通衡量
无障碍
滑出
时间
滑出时间预测
M/G/1/∞
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职称材料
基于KNN和SVR的航班滑出时间预测
被引量：
16
2
作者
冯霞
孟金双
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期1008-1014,共7页
针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤...
针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤轮档后15 min内推出航班数等因素,预测得到航班滑出期间使用同一跑道的起降航班数;基于该预测结果,结合滑出距离和撤轮档前15 min同一跑道平均滑出时间等因素,采用SVR预测航班滑出时间.使用首都机场航班运行数据对模型进行检验,结果表明:在误差范围为±3 min内,平均预测准确率可达79.86%.
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关键词
滑出时间预测
K最近邻
支持向量回归
离港航班
滑行延误
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职称材料
离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型
被引量：
4
3
作者
夏正洪
贾鑫磊
《航空工程进展》
CSCD
2022年第2期99-106,共8页
准确地预测离港航空器滑出时间可有效提升机场场面运行效率,降低运行成本。构建基于BP神经网络的离港航空器滑出时间预测模型,分析影响离港航空器滑出时间的可量化因素,并对其相关性进行检验;通过我国中南某机场2周实际运行数据对模型...
准确地预测离港航空器滑出时间可有效提升机场场面运行效率,降低运行成本。构建基于BP神经网络的离港航空器滑出时间预测模型,分析影响离港航空器滑出时间的可量化因素,并对其相关性进行检验;通过我国中南某机场2周实际运行数据对模型进行验证,并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明:同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1小时内平均滑出时间与离港航空器滑出时间呈现强相关性,滑行距离、转弯个数、延误时间与滑出时间相关但不显著,航空器起飞时刻所在时段与滑出时间不相关;1小时内平均滑出时间对模型预测精度的提升起重要作用,具有相关性但不显著的影响因素的引入对预测结果精度的提升有一定的作用,引入不相关因素后模型的预测精度会显著下降。
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关键词
滑出时间预测
BP神经网络
1小时内平均
滑出
时间
离港航空器
滑出
时间
影响因素
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职称材料
题名
基于排队论的航班滑出时间预测
被引量：
19
1
作者
冯霞
孟金双
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航信息技术科研基地
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期772-780,共9页
基金
国家自然科学基金(61502499)资助项目
中国民航科技创新引导资金项目重大专项(MHRD20140105)资助项目
+4 种基金
中央高校科研业务经费项目(3122013C005)资助项目
中国民航大学科研启动基金(2013QD18X)资助项目
中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(3122014D032)资助项目
中国民航信息技术科研基地开放基金课题(CAAC-ITRB-201401)资助项目
中央高校基本科研业务费面上项目(3122015D015)资助项目
文摘
根据航班离港流程及滑出时间预测的问题属性,将滑出过程分解为无障碍滑行至跑道端及在跑道端排队等待起飞两个阶段。分析了进离港航班对滑出时间的影响,提出了一种场面交通状况衡量指标及基于该指标的无障碍滑出时间计算模型。并将跑道提供服务的过程建模为M/G/1/∞随机服务系统,建立了基于排队论的等待起飞时间预测模型。以北京首都国际机场航班运行数据为例,使用单个航班及以15min为间隔的平均滑出时间的预测准确率验证了模型的有效性,与首都机场当前的滑出时间计算模型进行对比,预测准确率显著提高。
关键词
场面交通衡量
无障碍
滑出
时间
滑出时间预测
M/G/1/∞
Keywords
airport traffic measurement
unimpeded taxi-out time
taxi-out time prediction
M/G/1/∞
分类号
V351 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
基于KNN和SVR的航班滑出时间预测
被引量：
16
2
作者
冯霞
孟金双
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航信息技术科研基地
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第5期1008-1014,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61502499)
中国民航科技创新引导资金项目重大专项基金资助项目(MHRD20140105)
+2 种基金
中央高校基本科研业务费项目资助(3122013C005
3122014D032
3122015D015)
文摘
针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤轮档后15 min内推出航班数等因素,预测得到航班滑出期间使用同一跑道的起降航班数;基于该预测结果,结合滑出距离和撤轮档前15 min同一跑道平均滑出时间等因素,采用SVR预测航班滑出时间.使用首都机场航班运行数据对模型进行检验,结果表明:在误差范围为±3 min内,平均预测准确率可达79.86%.
关键词
滑出时间预测
K最近邻
支持向量回归
离港航班
滑行延误
Keywords
taxi-out time prediction
KNN
SVR
depature flight
taxi-out delay
分类号
V351 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型
被引量：
4
3
作者
夏正洪
贾鑫磊
机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
出处
《航空工程进展》
CSCD
2022年第2期99-106,共8页
基金
四川省科技计划项目(2020YFS0541)
四川省中央引导地方科技发展专项项目(2020ZYD094)
中国民用航空飞行学院重点项目(ZJ2021-05)。
文摘
准确地预测离港航空器滑出时间可有效提升机场场面运行效率,降低运行成本。构建基于BP神经网络的离港航空器滑出时间预测模型,分析影响离港航空器滑出时间的可量化因素,并对其相关性进行检验;通过我国中南某机场2周实际运行数据对模型进行验证,并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明:同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1小时内平均滑出时间与离港航空器滑出时间呈现强相关性,滑行距离、转弯个数、延误时间与滑出时间相关但不显著,航空器起飞时刻所在时段与滑出时间不相关;1小时内平均滑出时间对模型预测精度的提升起重要作用,具有相关性但不显著的影响因素的引入对预测结果精度的提升有一定的作用,引入不相关因素后模型的预测精度会显著下降。
关键词
滑出时间预测
BP神经网络
1小时内平均
滑出
时间
离港航空器
滑出
时间
影响因素
Keywords
taxi-out time prediction
BP neural network
one hour average taxi-out time
departure aircraft
influencing factors of taxi-out time
分类号
V355 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于排队论的航班滑出时间预测
冯霞
孟金双
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于KNN和SVR的航班滑出时间预测
冯霞
孟金双
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型
夏正洪
贾鑫磊
《航空工程进展》
CSCD
2022
4
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职称材料
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