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考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型融合动态预测方法
被引量：
9
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作者
李桂毅
胡明华
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期215-222,共8页
研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型,预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,...
研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型,预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用价值;同时考虑航段相关性影响和采用多模型融合预测算法能够明显提高预测精度.
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关键词
航空运输
航路拥挤预测
神经网络
预测
模糊C均值聚类
融合
预测
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职称材料
题名
考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型融合动态预测方法
被引量：
9
1
作者
李桂毅
胡明华
机构
南京航空航天大学民航学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期215-222,共8页
基金
国家自然科学基金(61573181
U1333202)
中央高校基本科研业务经费专项资金(NJ20140016)~~
文摘
研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型,预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用价值;同时考虑航段相关性影响和采用多模型融合预测算法能够明显提高预测精度.
关键词
航空运输
航路拥挤预测
神经网络
预测
模糊C均值聚类
融合
预测
Keywords
air transportation
air route congestion prediction
neural network prediction
FCM
fusion prediction
分类号
U268.6 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型融合动态预测方法
李桂毅
胡明华
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2018
9
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