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过站航班地面保障过程动态预测 被引量:9
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作者 王立文 李彪 +2 位作者 邢志伟 刘洪恩 罗谦 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1095-1104,共10页
过站航班地面保障过程预测是机场协同决策系统的重要功能。针对目前无法实现过程精细化动态预测且精度较低的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的过站航班地面保障过程动态预测方法。建立了地面保障过程贝叶斯网络模型,设计了基于航班属性... 过站航班地面保障过程预测是机场协同决策系统的重要功能。针对目前无法实现过程精细化动态预测且精度较低的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的过站航班地面保障过程动态预测方法。建立了地面保障过程贝叶斯网络模型,设计了基于航班属性的初始样本空间生成算法,结合高斯核概率密度估计构建了地面保障过程动态预测方法。某枢纽机场实际数据的仿真结果表明:所提方法在充分考虑航班运行属性的基础上实现了各保障节点的动态预测,其平均绝对误差仅为2.224 1 min,均方根误差相比其他方法低近2 min,能够为机场运行短时战术组织提供客观的决策依据。 展开更多
关键词 航空运输 动态预测 地面保障过程 贝叶斯网络 航班属性 核概率密度估计
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飞机地面除冰资源协同控制 被引量:1
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作者 李彪 王立文 +2 位作者 邢志伟 王思博 罗谦 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1362-1370,共9页
针对多并行除冰任务下分布式资源协同能力较弱及均衡性低的问题,结合机场除冰资源配置及时空分布状态,提出了一种基于多Agent协商的飞机地面除冰资源协同控制方法.建立了多Agent除冰资源协同运行框架,设计了面向全局协同联合体招投标机... 针对多并行除冰任务下分布式资源协同能力较弱及均衡性低的问题,结合机场除冰资源配置及时空分布状态,提出了一种基于多Agent协商的飞机地面除冰资源协同控制方法.建立了多Agent除冰资源协同运行框架,设计了面向全局协同联合体招投标机制的资源优化方法,提升了整体任务均衡性.在协同运行方案的基础上构建自治多Agent协同优化模型,采用加入决策因子的模型预测控制方法生成自治协同控制策略,并面向实际场景验证所提方法的可行性.结果表明,基于优化方案生成的初始化协同控制策略容错时间均值达4.89 min,与其他传统方法相比,平均起飞容限最大提升1.015 min,平均利用率增加15.28%,保证了除冰资源的安全性及协同性. 展开更多
关键词 航空运输 协同控制 多AGENT协商 模型预测控制 地面除冰资源
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基于动态四叉树搜索的民航行李车码放算法 被引量:4
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作者 邢志伟 侯翔开 +2 位作者 李彪 张涛 文涛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2345-2355,共11页
民航行李智能化码放是未来行李处理的重要发展方向。为解决当前运输过程中劳动密集、效率低下等问题,提出了基于动态四叉树搜索的民航行李车码放算法。基于行李构型沿竖直方向动态规划组合成复合条,针对根节点空码放方案构造四叉树,设... 民航行李智能化码放是未来行李处理的重要发展方向。为解决当前运输过程中劳动密集、效率低下等问题,提出了基于动态四叉树搜索的民航行李车码放算法。基于行李构型沿竖直方向动态规划组合成复合条,针对根节点空码放方案构造四叉树,设计动态最低利用率公式,在四叉树的每层生成复合层,4个分支为4种复合层放入后的新码放方案。设计了一种优化剩余空间的动态选择算法,在每层选择并保留n个最优码放方案继续搜索,当无法生成新码放方案时算法结束,取搜索过程中填充率最高者为最终码放方案。在现实算例的测试中,码放方案的平均空间利用率为91.63%,相对于选取的同类算法提升了16.83%,且算法稳定性更强,可多行李一次装载,并使用现实机械手码放平台验证码放结果。 展开更多
关键词 航空运输 行李码放 民航行李车 三维布局 四叉树算法 剩余空间优化
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航班保障因果分析框架
4
作者 邢志伟 张林 +3 位作者 罗谦 夏欢 文涛 张涛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2234-2243,共10页
航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对... 航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量,基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法,构建因果网络模型;根据得到的因果网络,基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明:BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势,在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下,F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132,呈明显上升趋势,且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度,为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。 展开更多
关键词 航班离港延误 航班地面保障 特征选择 局部因果结构学习 因果效应评估
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