隨著近年來國內(nèi)民航業(yè)的快速發(fā)展,航班延誤問題越來越突出,特別是對于大型繁忙機(jī)場,航班延誤己經(jīng)成為頑疾。因此,航班延誤的檢測與預(yù)測己經(jīng)成為亟待研究和解決的問題。由于航班延誤狀態(tài)檢測和免疫系統(tǒng)區(qū)分自體與非自體有極大的相似性,本文從機(jī)場的角度出發(fā),以免疫算法為基礎(chǔ),結(jié)合影響機(jī)場航班延誤的重要因素,圍繞機(jī)場進(jìn)出港航班,對航班延誤狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時預(yù)測與免疫檢測研究,其主要工作有：為了提高航班延誤預(yù)測的準(zhǔn)確度,提出了基于模糊免疫策略的機(jī)場航班延誤實(shí)時預(yù)測模型,在原有的生物免疫檢測的基礎(chǔ)上,借鑒模糊隸屬度的思想,建立了抗體檢測器對于延誤航班集合的隸屬度函數(shù),在預(yù)測過程中,實(shí)時監(jiān)測外界環(huán)境變化,自適應(yīng)調(diào)整置信度,選取符合當(dāng)前置信度水平的檢測器,通過國內(nèi)樞紐機(jī)場大量實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該模型具有較好的實(shí)時性及實(shí)用性。出港延誤和進(jìn)港延誤密切相關(guān),為此進(jìn)行了大量統(tǒng)計分析,結(jié)果表明同一個進(jìn)港延誤狀態(tài),出港延誤時間會近似符合高斯分布,因此將免疫算子與高斯算子結(jié)合起來,提出了基于高斯分布的進(jìn)出港航班延誤免疫檢測方法。由于進(jìn)港航班與出港航班組成了特殊的航班鏈,進(jìn)港延誤會對出港航班產(chǎn)生延誤波及,提出了基于雙層馬爾科夫的... 

【文章來源】：中國民航大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 免疫算法研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 航班延誤研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的主要工作和安排
    1.5 本章小結(jié)
第二章 免疫機(jī)制與算法
    2.1 免疫機(jī)制
    2.2 免疫算法
        2.2.1 免疫算法的基本組成
        2.2.2 否定選擇算法
        2.2.3 克隆選擇算法
        2.2.4 動態(tài)克隆選擇算法
    2.3 免疫算法特點(diǎn)
    2.4 免疫算法應(yīng)用
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于模糊免疫策略的機(jī)場航班延誤實(shí)時預(yù)測方法
    3.1 模糊免疫策略思想及模型框架
    3.2 航班延誤免疫記憶過程
        3.2.1 基本思想與概念
        3.2.2 抗體與抗原初次應(yīng)答及檢測器初始化
        3.2.3 抗體自體耐受
    3.3 模糊識別過程及實(shí)現(xiàn)
        3.3.1 隸屬度函數(shù)
        3.3.2 λ-截集法
        3.3.3 模糊識別流程實(shí)現(xiàn)
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于高斯分布的進(jìn)出港航班延誤免疫檢測方法
    4.1 進(jìn)出港航班延誤數(shù)據(jù)分析與驗(yàn)證
        4.1.1 進(jìn)離港數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析
        4.1.2 高斯分布的驗(yàn)證
    4.2 模型思想與框架
    4.3 進(jìn)港航班免疫檢測
        4.3.1 免疫否定選擇機(jī)制
        4.3.2 模型的相關(guān)符號定義
        4.3.3 初始檢測器的生成流程設(shè)計
        4.3.4 基于否定選擇的自體耐受
        4.3.5 免疫檢測過程實(shí)現(xiàn)
    4.4 出港航班高斯檢測
    4.5 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于雙層馬爾科夫的進(jìn)出港航班延誤波及分析方法
    5.1 進(jìn)出港航班延誤波及分析
    5.2 馬爾科夫鏈模型
        5.2.1 MCM的基本原理
        5.2.2 航班延誤無后效性分析
    5.3 模型的思想與框架
    5.4 雙層馬爾科夫模型的建立
        5.4.1 機(jī)場整體狀態(tài)和航班延誤狀態(tài)的劃分
        5.4.2 DMM模型的訓(xùn)練
        5.4.3 出港航班DMM檢測過程的實(shí)現(xiàn)
    5.5 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的航班延誤波及研究[J]. 劉玉潔,何丕廉,劉春波,曹衛(wèi)東.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2008(17)
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[6]一種改進(jìn)的動態(tài)克隆選擇免疫算法在入侵檢測中的應(yīng)用研究[J]. 許春,李濤,劉孫俊,楊頻,劉念,張建華.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2006(03)
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本文編號：2925827