基于集成学习模型的飞行学员认知负荷研究

在飞行过程中,飞行员需要在短时间内接收大量信息,并做出正确的判断与决策,而过高的认知负荷会影响其感知、判断、决策等认知过程,进而影响飞行安全。首先通过飞行模拟实验获取飞行学员在执行不同飞行任务时的生理数据;然后通过时域、频域分析等方法提取呼吸和心电信号的特征,并通过统计学方法筛选出能够反映认知负荷水平的指标;最后结合支持向量机、K 最邻近、人工神经网络等方法建立集成学习模型,对飞行学员的认知负荷进行评估,并与单一算法进行对比。结果表明：本文建立的集成学习模型具有较高的准确率,能够更好地反映飞行学员认知负荷水平。     

多机场系统与区域经济社会发展协调度研究

为满足不断增长的航空运输需求,围绕着城市圈的多机场系统正逐步发展起来.加强多机场系统与区域经济社会发展的协调度研究,对促进两者互动良性发展具有极为重要的意义.从建立多机场系统与区域经济社会发展评价指标体系入手,运用熵权法对评价指标进行客观赋权,构建耦合协调度评价分析模型,对世界级的伦敦、纽约、巴黎、东京、上海5个多机场系统进行实例分析.研究表明,多机场系统与区域经济社会发展耦合协调越高,多机场系统对区域经济社会发展的引领和拖动作用越大,区域经济社会发展越具有活力,航空运输需求越旺盛.