空中交通管制中的危险源关键特征提取

空中交通管制危险源特征提取是针对空中交通危险源记录的关键信息检索任务。基于文本特征的提取方法仅依据统计结果来对术语的重要性进行排序。通过引入专家知识来提取符合危险源定义的特征,提出了一种基于专家知识的特征提取方法来定义危险源特征并构建危险源分析框架。算法通过迭代对专家知识进行提炼和积累。实验结果表明,基于专家知识的特定语言处理后得到的数据集可以提取更多信息量的候选特征,以便通过k-means算法构建危险源记录的分析语境。该特征提取模型比其他四种算法获得了更高的精度,在空中交通管制运行数据集和通导数据集中分别达到82%和86%。此外,信息丰富的危险特征为安全管理部门的决策提供了支持,降低了隐患排查的成本。     

考虑运行效率优先级的航班时刻优化

航班时刻优化是从战略层面对时刻资源进行有效配置,进而降低由于容流不平衡导致的潜在延误。从机场实际运行情况出发,根据机场运行效率定义航班优先级,找出亟需进行调整的航班集合,构建航班时刻优化模型,以最小化航班请求时刻和分配时刻偏移量为目标函数,在机场实际运行限制约束下,增加机场进离港点容量约束。以上海浦东机场作为案例数据进行优化,结果表明,考虑航班优先级,最小化调整航班量是以增加单个航班偏移量为代价的。对优化前后的航班容量分析,表明优化后航班时刻分配更加科学合理,能够降低航班潜在延误。     

基于优先级的航班时刻弹性优化

针对机场时刻分配效率低、滥用、航班延误等问题,结合航班在起飞和降落运行过程中造成机场与空域关键节点拥堵的严重情况和其他属性,建立航班运行优先级,提出了最少筛选调整航班的方法。考虑为时刻协调提供灵活性,满足不同层级需求,建立考虑优先级的最小化总偏移航班时刻弹性优化模型,设计出高效的最优化算法并且使用MATLAB工具箱进行求解。以浦东机场冬春航季典型日计划为例检验模型和算法的有效性,优化后的航班时刻表能够很好地满足航空公司偏好,生成多解也能够为时刻协调员提供多个辅助决策方案。