本文選題：空中交通流 + 交通流識(shí)別　； 參考：《中國(guó)民航大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：深入剖析空中交通流時(shí)空特性是進(jìn)行空中交通流仿真、預(yù)測(cè)與控制的重要前提。利用真實(shí)航跡數(shù)據(jù)從混沌與分形角度對(duì)空中交通流非線性特征進(jìn)行研究。首先,分別針對(duì)綜合航跡數(shù)據(jù)與ADS-B航跡數(shù)據(jù)庫特點(diǎn)提出航跡數(shù)據(jù)處理流程,并根據(jù)錯(cuò)誤軌跡數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出錯(cuò)誤軌跡數(shù)據(jù)識(shí)別與處理方法。針對(duì)目前空中交通流識(shí)別方法中普遍存在的問題,提出基于航路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的空中交通流識(shí)別方法,在識(shí)別盛行交通流的同時(shí)確定交通流經(jīng)過導(dǎo)航臺(tái)序列。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建空中交通流宏觀與微觀時(shí)間序列。第二,從宏觀與微觀角度,利用最大Lyapunov指數(shù)與遞歸圖,對(duì)空中交通流的混沌性特征進(jìn)行研究�？罩薪煌骶哂谢煦缣匦�,且不論從宏觀還是微觀角度均可對(duì)這種混沌特性進(jìn)行識(shí)別,這種非線性混沌特征的強(qiáng)弱并不直接取決于交通流流量、交通流疏密程度或交通流類型。在宏觀角度研究中混沌性較為顯著的交通流,在微觀角度混沌特性也較為顯著。第三,從宏觀與微觀角度,利用關(guān)聯(lián)維數(shù)對(duì)空中交通流的分形特征進(jìn)行研究。同一交通流在從宏觀與微觀角度分析其分形特征時(shí),分形維數(shù)不同。從宏觀角度進(jìn)行分析,不同航路交匯交通流產(chǎn)生的宏觀交通流時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)相差較大,由不同跑道入口到達(dá)交通流產(chǎn)生的宏觀交通流時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)相差較小。從微觀角度進(jìn)行分析,不同航路交匯交通流產(chǎn)生的微觀交通流時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)相差較小,由不同跑道入口到達(dá)交通流產(chǎn)生的微觀交通流時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)相差較大。最后,研究時(shí)間尺度對(duì)空中交通流宏觀時(shí)間序列非線性特征的影響。不同時(shí)間尺度下空中交通流宏觀時(shí)間序列具有不同形態(tài)特征,但均具有混沌特性。隨著時(shí)間尺度的增大,宏觀交通流表現(xiàn)出系統(tǒng)的確定性減小,隨機(jī)性增強(qiáng),宏觀交通流對(duì)系統(tǒng)復(fù)雜性的表現(xiàn)能力降低。提出一種基于非線性特征分析的空中交通流宏觀時(shí)間序列的時(shí)間尺度選擇方法。
[Abstract]:It is an important prerequisite for air traffic flow simulation, prediction and control to deeply analyze the space-time characteristics of air traffic flow. The nonlinear characteristics of air traffic flow are studied from the point of view of chaos and fractal using real track data. Firstly, according to the characteristics of integrated track data and ADS-B track database, the processing flow of track data is proposed, and the identification and processing method of error track data is put forward according to the characteristics of error track data. Aiming at the common problems in the current air traffic flow identification methods, an air traffic flow identification method based on the network structure of air route is proposed, which can identify the prevailing traffic flow and determine the traffic flow passing through the navigation station at the same time. On this basis, the macro and micro time series of air traffic flow are constructed. Secondly, the chaos characteristics of air traffic flow are studied by using the maximum Lyapunov exponent and recursive graph from the macro and micro angles. Air traffic flow has chaotic characteristics, which can be recognized from both macroscopic and microscopic perspectives. The intensity of this nonlinear chaotic feature does not depend directly on the traffic flow, the density of traffic flow or the type of traffic flow. In the macroscopic study, the chaotic characteristic of traffic flow is obvious, and the chaotic characteristic is also obvious in microscopic angle. Thirdly, the fractal characteristics of air traffic flow are studied by using correlation dimension from macro and micro angles. The fractal dimension of the same traffic flow is different when analyzing its fractal characteristics from the macro and micro point of view. From the macro point of view, the correlation dimension of the time series of the macroscopic traffic flow produced by the intersection traffic flow of different routes is quite different, and the correlation dimension of the time series of the macroscopic traffic flow generated by the arrival of different runway entrances to the traffic flow is relatively small. From the microscopic point of view, the correlation dimension of the microscopic traffic flow time series generated by the intersection traffic flow of different routes is relatively small, and the correlation dimension of the microscopic traffic flow time series from different runway entrances to the traffic flow is quite different. Finally, the influence of time scale on the nonlinear characteristics of the macroscopic time series of air traffic flow is studied. The macroscopic time series of air traffic flow have different morphological characteristics, but all have chaotic characteristics. With the increase of the time scale, the macroscopic traffic flow shows a decrease in the certainty of the system, an increase in randomness, and a decrease in the performance of the macro-traffic flow to the complexity of the system. This paper presents a time scale selection method for macroscopic time series of air traffic flow based on nonlinear characteristic analysis.
【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】：2016
【分類號(hào)】：V355

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本文編號(hào)：2027904