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题名基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计
被引量：12
- 1
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作者
邢志伟
蒋骏贤
罗晓
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信息技术分公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第24期66-71,203,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.U1533203)
中央高校基本科研业务费基金项目(No.3122014P003)
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文摘
为提升离港航班运行效率,根据机场协同决策规范(A-CDM)中关于离港航班可变滑行时间(EXOT)的有关规定,分析了相关影响因素。根据数据分析处理和民航专家知识建立了一种基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计模型。贝叶斯网是一种将概率统计应用于复杂领域、进行不确定性推理和数据分析的工具。应用其增量学习特点对模型进行动态调整,实现了对场面实时变化的把控。以国内某大型枢纽机场为例,使用期望优化(EM)算法实现了对随机缺失数据的处理,并验证了模型的有效性。对实验结果与该机场实际运行数据对比表明,所建模型能有效地估计离港航班滑行时间且具有较高的置信度。
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关键词
航空运输
离港航班可变滑行时间
贝叶斯网估计
航班离港滑行过程
增量学习
期望优化算法
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Keywords
air transportation
Estimated Taxi-Out Time （EXOT） Bayesion network estimation
department aircraft taxing process
incremental learning
expectation maximization
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分类号
U8
[交通运输工程]
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题名基于KNN和SVR的航班滑出时间预测
被引量：16
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作者
冯霞
孟金双
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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
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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
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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)
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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%.
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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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Keywords
taxi-out time prediction
KNN
SVR
depature flight
taxi-out delay
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分类号
V351
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名飞机滑行路径仿真与优化研究
被引量：4
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作者
邢志伟
徐铭怡
罗晓
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
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期323-331,共9页
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基金
国家自然科学基金(U1533203)
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文摘
可变滑行时间是评估机场场面交通流特性的重要指标,影响机场运行效率、旅客满意度以及污染排放问题。针对国内某大型枢纽机场,根据元胞自动机原理和交通流拥塞规律,将机场滑行区域视作由节点和链路构成的网络拓扑,以滑行规则和飞机之间的冲突作为约束条件。构建飞机离场交通流的模型,使用蒙特卡洛算法得出最优滑行路径,结合航班数据进行仿真分析。研究结果表明,该模型减少了离港飞机的滑行等待时间,滑行效率提高了9.8%,充分调度和合理分配了机场地面资源。
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关键词
可变滑行时间
离港交通流
机场网络图
元胞自动机
蒙特卡洛算法
运行优化
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Keywords
variable taxiing time
outbound traffic flow
airport network diagram
cellular automata
Monte Carlo algorithm
operational optimization
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分类号
U8
[交通运输工程]
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