基于自组织神经网络的空中交通复杂度参数优化及预测

首先介绍了国内外关于空中交通复杂度的定义及研究现状。然后在现有的空中交通复杂度模型中挑选空中交通复杂度参数,再利用自组织神经网络,分析所选取的空中交通复杂度参数之间的关系,达到将高维空中交通复杂度参数进行降维分析的目的。然后对于优化了的空中交通复杂度参数使用RBF神经网络进行预测,比较预测结果,得到最优的空中交通复杂度参数。     

我国航空客运市场需求与经济关联性分析

本文探讨航空客运市场需求与经济的关联性,以此反映我国航空客运需求的主要特点;主要从三个方面通过SPSS回归分析来阐述我国航空客运运输市场需求与经济之间的关联性,并利用回归模型对未来航空客运市场需求进行了预测。     

航空公司短期航班计划编排模型及算法

航班计划编排的实质是对航空公司各种生产要素的优化配置,其优化程度直接影响航空 公司市场竞争能力。目前,航空公司在编排短期航班计划时过多地考虑了市场竞争,而忽略 了航班延误。文中兼顾市场竞争与航班延误控制,将航班延误控制纳入短期航班计划的编排 过程中。通过分析独立延误与波及延误特点,建立基于延误控制的短期航班计划编排模 型,并采用贪婪随机自适应搜索过程(Greedy randomized adaptive search procedure,GRA SP)算法对模型进行求解。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。     

多机场终端区进场航班排序模型研究

空中交通需求量高的区域通常拥有两个或两个以上的机场,这些机场的进场运行相互影响.基于跑道和进场定位点双重约束,综合考虑终端区内最大可消耗延误、航班位置偏移等实际运行约束,以多个机场航班进场总延误最小为优化目标建立了混合型0-1整数规划模型,采用Lingo进行建模求解,利用模拟数据进行仿真验证,并将所提规划模型与FCFS的排序结果进行了对比分析,表明所提模型优于FCFS.     

空中交通流量控制的地面保持策略

空中交通流量控制的地面保持策略．即飞机地面保持时间的最优配置,是任何空中交通管理系统所具有的最重要功能之一,也是空中交通流量控制中战略管理的重要内容．最优配置的目的是减少或消除飞机的空中等待延时,提高空中交通流量．本文首先阐述了航线网拥挤的主要原因,然后介绍了空中交通流量控制的地面保持策略的问题描述和基本求解方法,最后指出了地面保持策略问题的进一步研究方向和应用前景。     

遗传算法在飞行冲突解脱中的应用

随着空中交通流量的增加，我国的空中交通系统面临着越来越严重的航线拥挤，飞行冲突变得日益严重。自由飞行是解决这一问题的有效方法，即允许飞行员选择最合适自己的飞行航线和飞行速度，其优势显而易见，但同时增加了管制员管制监控的难度 ，基于遗传算法的自由飞理论能有效地解决这一问题。本文论述了该方法在飞行冲突解脱中的应用。     

多生理参数管制负荷模型下的扇区BSP划分

为了合理评估管制员的主观（认知）工作负荷,实现均衡管制员工作负荷的空域扇区划设目标,在前期研究基础上,考虑航空器数量、冲突点数量以及进离场航班比例对管制员工作负荷的影响,运用回归分析的方法,建立了基于多生理参数的管制员工作负荷多元回归模型。应用二叉空间分割（ BSP ）算法实现了空域扇区划分,结合多元回归模型实现了均衡管制工作负荷的扇区最优划设。算例结果验证了管制员工作负荷模型的合理性,BSP法均衡了不同扇区间的管制工作负荷。     

星基ADS与雷达误差校准算法的研究

基于星基自动相关监视(ADS)系统和雷达各自的特点,分析了空中交通管制中ADS与雷达数据融合的模型,提出了在传统的地心地固(ECEF)坐标系中星基ADS和雷达系统误差校准的算法。同时,针对ADS数据的特性,又进一步提出了在Geodetic坐标系和以雷达站为极点的极坐标系(以下简称雷达站极坐标系)中的系统误差校准算法。最后,对校准效果进行了仿真分析和比较,并介绍了一种有效应用上述算法的方法。     

基于策略和流分类的MPLS显式路由算法

提出一种基于策略和流分类的多协议标记交换(MPLS,Multi-Protocol Label Switch)流量工程显式路由算法,算法分离线计算和在线计算2个步骤实施.离线计算基于多商品流问题,计算使网络总体资源耗费最低,并且能够满足流的带宽需求的每链路每流带宽分配值.在线计算根据这种带宽分配结果,实时计算最短路径作为单个流的显式路由.离线计算和在线计算相结合可使网络流按照其固有的流量分布特征合理地映射到网络物理拓扑中,在一定程度上避免了因路由计算不合理而导致的网络性能退化和资源使用不均衡等问题.算法综合考虑网络流量、资源、管理策略等要素,能够较好地平衡网络资源的使用,提高网络资源利用率,有效实施MPLS流量工程.