基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性,用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果,不能达到理想的预测效果,针对这一问题,提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法,通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型,并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值,取得了较好的预测效果。     

基于中介理论与交通特性的终端区态势评价

终端区交通态势的准确度量是制定并实施流量管理措施的重要依据之一。通过提取终端区宏观与微观的交通特性,从进离场及总量3个维度构建态势的指标描述,并进一步采用中介理论中的真值程度度量与熵权法建立了一种客观的终端区飞行区交通态势模糊综合评价方法,实现客观、准确的交通态势判别与样本间量化比较。选取国内典型繁忙终端区的实测数据,验证了评价方法与特性指标的有效性。     

基于多元特征的终端区运行场景分类分析方法

为了提升对气象影响下终端区运行场景的认知理解,支撑基于场景的终端区预战术辅助决策及管制新模式的建立,提出了一种基于多元特征的终端区运行场景分类分析方法。针对终端区场景描述与分类需求,构建由终端区气象、交通、流量策略三个领域构成的多元特征,通过多源异构数据的预处理进而建立了终端区场景量化指标集,并选取模糊C均值聚类(FC...     

基于阻塞流的机场终端区极限容量评估研究

为确定机场终端区最大容量保障能力,即极限容量,从终端区运行特点分析出发,综合考虑进离场航线长度、飞行速度、管制间隔等因素,构建进离场网络流模型,并以跑道Pareto容量包络线作为约束,分析进离场航线网络与跑道的耦合关系,建立基于阻塞流的机场终端区极限容量评估模型。以杭州萧山机场终端区为例,验证了模型的可行性和准确性,并借助模型分析了不同流量控制策略下终端区容量包络线的变化趋势。研究表明,随着移交间隔变大,终端区容量包线有内移的趋势,进场容量由33架次/h逐步降为25架次/h。     

对流天气下基于聚类算法的终端区交通流分析

准确分析对流天气对终端区进场交通流的影响,提出了一种面向对流天气场景的基于轨迹聚类的进场交通流分析方法。利用卷积神经网络与K-means++算法对对流天气进行特征提取和聚类;采用均匀化参数方法对进场飞行轨迹进行重采样;进而采用具有噪声的基于密度的聚类算法对进场轨迹进行聚类,采用K-means算法识别交通流的中心轨迹。对...