本文關(guān)鍵詞：空中交通復(fù)雜度參數(shù)模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 空管體系的智能化、自動(dòng)化是當(dāng)前空管系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。降低空中交通系統(tǒng)的復(fù)雜度,減小空中交通管制員的實(shí)時(shí)負(fù)荷,可以提高整個(gè)空管系統(tǒng)的可靠性和安全保障能力。通過進(jìn)行對(duì)空中交通復(fù)雜度參數(shù)模型的研究可以對(duì)空域狀態(tài)做出相對(duì)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),可以為空管體系自動(dòng)化的發(fā)展和運(yùn)行提供科學(xué)依據(jù)。 本文首先介紹了如何應(yīng)用空中交通復(fù)雜度參數(shù)來(lái)辨識(shí)空域狀態(tài)。開始,一系列復(fù)雜度參數(shù)被挑選出來(lái)并計(jì)算其值,然后應(yīng)用主成分分析來(lái)找出參數(shù)間的相關(guān)性,接著分別應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聚類分析來(lái)尋找復(fù)雜度參數(shù)和空域狀態(tài)的聯(lián)系,和尋找新的復(fù)雜度參數(shù)來(lái)改善初始模型。另外,在尋找新模型參數(shù)的具體分析中,本文提出了一個(gè)關(guān)于空域剪切的實(shí)用方案,并提供了相應(yīng)的算法結(jié)構(gòu)與流程。
【關(guān)鍵詞】：空中交通管理 空中交通復(fù)雜度 主成分分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 聚類分析 空域剪切
【學(xué)位授予單位】：同濟(jì)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：V355
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 第1章 引言10-18
• 1.1 研究背景10-14
• 1.2 研究目的和意義14-15
• 1.2.1 研究目的14
• 1.2.2 研究意義14-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)15-18
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容15-17
• 1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 第2章 相關(guān)理論與技術(shù)18-41
• 2.1 空中交通復(fù)雜度18-25
• 2.1.1 空中交通管理的簡(jiǎn)介18-21
• 2.1.2 空中交通管理的發(fā)展21-23
• 2.1.3 空中交通復(fù)雜度參數(shù)23-24
• 2.1.4 空中交通復(fù)雜度參數(shù)的模型與空域狀態(tài)24-25
• 2.2 主成分分析25-32
• 2.2.1 主成分分析的原理25-27
• 2.2.2 主成分分析的幾何意義和一般數(shù)學(xué)模型27-30
• 2.2.3 主成分分析的步驟30-32
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-36
• 2.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)介32-34
• 2.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與特點(diǎn)34-36
• 2.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與主成分分析的結(jié)合建模36
• 2.4 聚類分析36-41
• 2.4.1 聚類分析的概念36-39
• 2.4.2 K-means算法39-41
• 第3章 空中交通復(fù)雜度參數(shù)模型的研究與優(yōu)化41-56
• 3.1 數(shù)據(jù)的采集41-42
• 3.2 空中交通復(fù)雜度參數(shù)的主成分分析42-45
• 3.2.1 復(fù)雜度參數(shù)的初選42-44
• 3.2.2 主成分分析的結(jié)果44-45
• 3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用45-47
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本參數(shù)45-46
• 3.3.2 訓(xùn)練與測(cè)試46-47
• 3.3.3 結(jié)果的分析47
• 3.4 兩個(gè)特殊復(fù)雜度參數(shù)的聚類分析47-49
• 3.4.1 聚類分析的結(jié)果48-49
• 3.4.2 新參數(shù)的引入49
• 3.5 一個(gè)用于空域剪切的實(shí)用算法49-54
• 3.5.1 實(shí)際空域計(jì)算與空域剪切49
• 3.5.2 算法原理與檢驗(yàn)49-53
• 3.5.3 空域剪切與參數(shù)模型53-54
• 3.6 空中交通復(fù)雜度參數(shù)模型的評(píng)估54-56
• 3.6.1 模型優(yōu)化評(píng)估方法54
• 3.6.2 評(píng)估結(jié)論54-56
• 第4章 結(jié)論與展望56-59
• 4.1 結(jié)論56
• 4.2 進(jìn)一步工作的方向56-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-62
• 附錄A OCAML語(yǔ)言簡(jiǎn)介62-63
• 附錄B R語(yǔ)言簡(jiǎn)介63-64
• 附錄C 一些專有名詞64-65
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果65

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 陳凱;房成法;王飛;;改進(jìn)動(dòng)態(tài)密度模型在扇區(qū)容量評(píng)估的應(yīng)用[J];廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年02期

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張晨;空中交通管理中的交通行為復(fù)雜性研究[D];南京航空航天大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：空中交通復(fù)雜度參數(shù)模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：259720