本文關(guān)鍵詞：空域扇區(qū)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估

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【摘要】：空中交通擁擠正嚴(yán)重阻礙著我國(guó)民用航空事業(yè)的發(fā)展。航班量不斷增大,交通需求迅速增長(zhǎng),同時(shí)流量分布極度不均衡,導(dǎo)致空域緊張和航班延誤的問題逐年加劇,我國(guó)的空中交通運(yùn)行狀況不容樂觀。因此,研究科學(xué)的空域運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方法,并對(duì)不同狀態(tài)的空域單元進(jìn)行對(duì)比評(píng)估,為管理部門的宏觀決策提供理論依據(jù),已經(jīng)變得十分重要。本文根據(jù)上述需求,在總結(jié)現(xiàn)有交通運(yùn)行研究成果的基礎(chǔ)上,以交通流理論為基本參照,分析交通運(yùn)行狀態(tài)的表現(xiàn)特征,綜合考慮交通流量、扇區(qū)特點(diǎn)等因素,將不同的空域單元作為研究對(duì)象,建立評(píng)價(jià)體系,并采用擁擠度-交通效率匹配法,依托區(qū)域管制的雷達(dá)數(shù)據(jù),提出了適合評(píng)估扇區(qū)交通運(yùn)行狀態(tài)的指標(biāo);然后使用Fisher準(zhǔn)則對(duì)研究對(duì)象的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,確定參加訓(xùn)練SVM的樣本數(shù)據(jù),訓(xùn)練SVM分類器,進(jìn)而完成對(duì)評(píng)估對(duì)象的分類評(píng)估。經(jīng)過對(duì)實(shí)際時(shí)段的驗(yàn)證,本文提出的方法不僅能夠判別出交通狀態(tài)中較差的運(yùn)行單元,而且對(duì)給出的樣本時(shí)段也可以進(jìn)行很好的狀態(tài)類別預(yù)測(cè),為管理者進(jìn)行預(yù)先決策提供了有效的支持。本文首次從擁擠度和交通效率匹配的層面建立扇區(qū)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)體系,對(duì)不同的空域單元進(jìn)行評(píng)估,區(qū)分處于不同運(yùn)行水平的單元,為空域扇區(qū)進(jìn)行合理規(guī)劃,最大限度的增加飛行流量,提高空域整體的運(yùn)行效率提供了理論依據(jù),并結(jié)合實(shí)例論證了Fisher準(zhǔn)則和支持向量機(jī)結(jié)合的分類評(píng)估方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：扇區(qū)運(yùn)行 狀態(tài)評(píng)估 擁擠度 交通效率 評(píng)估指標(biāo)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V355
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 背景10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國(guó)外11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)12-14
• 1.2.3 小結(jié)14
• 1.3 論文內(nèi)容安排14-16
• 第二章 交通運(yùn)行狀態(tài)16-26
• 2.1 交通流16-19
• 2.1.1 交通流特性16-17
• 2.1.2 描述參數(shù)17-19
• 2.2 交通運(yùn)行狀態(tài)19-22
• 2.1.1 分類19-20
• 2.1.2 狀態(tài)描述參數(shù)20-22
• 2.3 交通運(yùn)行狀態(tài)描述指標(biāo)22-25
• 2.3.1 美國(guó)22
• 2.3.2 歐洲22-23
• 2.3.3 我國(guó)23-24
• 2.3.4 指標(biāo)研究24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 扇區(qū)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)研究26-40
• 3.1 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)27-31
• 3.1.1 設(shè)計(jì)原則27-28
• 3.1.2 指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)選擇28-29
• 3.1.3 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)29-31
• 3.2 指標(biāo)計(jì)算方法31-38
• 3.2.1 擁擠度31-34
• 3.2.2 交通效率34-37
• 3.2.3 指標(biāo)匯總37-38
• 3.3 擁擠度-交通效率關(guān)系分析38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 扇區(qū)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)方法40-56
• 4.1 評(píng)價(jià)方法40-43
• 4.2 Fisher線性判別43-46
• 4.2.1 判別思想43
• 4.2.2 準(zhǔn)則算法43-45
• 4.2.3 判別流程45
• 4.2.4 應(yīng)用45-46
• 4.3 支持向量機(jī)46-50
• 4.3.1 原理46-47
• 4.3.2 線性可分問題47-49
• 4.3.3 線性不分問題49-50
• 4.3.4 優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用50
• 4.4 基于Fisher準(zhǔn)則與SVM的評(píng)估模型50-54
• 4.4.1 Fisher準(zhǔn)則的使用50-51
• 4.4.2 基于SVM的分層評(píng)估模型51-54
• 4.5 扇區(qū)運(yùn)行狀態(tài)診斷圖54-55
• 4.6 本章小結(jié)55-56
• 第五章 廈門扇區(qū)運(yùn)行狀態(tài)分析56-68
• 5.1 廈門管制區(qū)56-57
• 5.2 廈門扇區(qū)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系57-63
• 5.2.1 擁擠度57-60
• 5.2.2 交通效率60-61
• 5.2.3 權(quán)重計(jì)算和指標(biāo)生成61-63
• 5.3 廈門扇區(qū)交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)63-67
• 5.3.1 分類評(píng)估63-65
• 5.3.2 樣本預(yù)測(cè)65-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 總結(jié)68-69
• 6.2 展望69-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 附錄A75-76
• 附錄B76-77
• 作者簡(jiǎn)介77-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目78-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間公開發(fā)表的學(xué)術(shù)論文79

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