空域交通流量預(yù)測(cè)研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著民航突飛猛進(jìn)的發(fā)展,空中交通日益繁忙,空域所能承受的航班流量與民航運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展不相協(xié)調(diào),由于空域流量限制而導(dǎo)致的航班延誤屢見(jiàn)不鮮。因此,如何有效的預(yù)測(cè)空域航班流量,以便及早做出流量管理方案,保障空中交通安全順暢,已是亟待解決的重要課題。
　　本文從實(shí)際管制工作出發(fā),第一,對(duì)現(xiàn)有流量預(yù)測(cè)方法深入研究,分析對(duì)比了現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法與不足,提出考慮影響流量預(yù)測(cè)的隨機(jī)因素,并基于航班時(shí)刻表、飛行計(jì)劃與管制員經(jīng)驗(yàn)信息進(jìn)行組合預(yù)測(cè)的研究方法;第二

2、,對(duì)影響流量預(yù)測(cè)的因素進(jìn)行研究,通過(guò)聚類(lèi)分析確定主成分影響因素,在其中選取影響流量預(yù)測(cè)的隨機(jī)因素;第三,對(duì)隨機(jī)因素進(jìn)行等級(jí)劃分,并建立隨機(jī)因素在不同數(shù)據(jù)源條件下的多元回歸誤差模型;第四,基于不同航班流量信息源建立組合預(yù)測(cè)模型,通過(guò)遺傳算法對(duì)組合模型的權(quán)重值進(jìn)行優(yōu)化,并應(yīng)用隨機(jī)因素的誤差模型進(jìn)行修正;第五,以西安咸陽(yáng)機(jī)場(chǎng)某月流量信息為樣本,對(duì)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行驗(yàn)證與分析,算例表明預(yù)測(cè)結(jié)果可靠;最后,應(yīng)用Visual Studio編程工具實(shí)現(xiàn)了空