【摘要】：終端區(qū)作為航路與機(jī)場的過渡性區(qū)域,進(jìn)場航線聚集,呈現(xiàn)出高復(fù)雜性和高密度性的特點(diǎn)。隨著空中交通流量的快速增加,傳統(tǒng)的粗放運(yùn)行管理模式已無法把握終端區(qū)交通流時(shí)空規(guī)律和動(dòng)態(tài)特征。采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)終端區(qū)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)研究有助于深度認(rèn)知交通流組織模式,實(shí)現(xiàn)針對(duì)性、精細(xì)化的科學(xué)管制決策。本文以終端區(qū)歷史雷達(dá)軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在進(jìn)場交通流識(shí)別、態(tài)勢分析、管制參考路徑提取方面進(jìn)行深入研究。首先通過重采樣方法對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,消除原始數(shù)據(jù)冗余性,基于修正歐式距離和航向、速度變化因子建立軌跡相似度模型,隨后引入自然最近鄰方法獲取軌跡點(diǎn)對(duì)間密度信息,自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)高斯核函數(shù)降噪處理,對(duì)進(jìn)場飛行軌跡進(jìn)行譜聚類分析,快速、精確提取出不同方向的進(jìn)場交通流;其次定義能夠反應(yīng)航空器運(yùn)行特征的進(jìn)場交通流屬性,對(duì)不同交通流屬性之間的數(shù)值關(guān)系和變化規(guī)律進(jìn)行研究,發(fā)掘自由態(tài)、平穩(wěn)態(tài)、擁堵態(tài)三種態(tài)勢的管制運(yùn)行特性,引入模糊聚類提出單個(gè)交通流的態(tài)勢識(shí)別方法,并結(jié)合聚類結(jié)果探索態(tài)勢演化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)交通態(tài)勢的客觀判別,為終端區(qū)運(yùn)行策略制定和時(shí)空分布調(diào)配優(yōu)化提供支撐;最后對(duì)進(jìn)場交通流屬性降維分析,提取出獨(dú)立特征因子,以此為輸入構(gòu)建支持向量機(jī)態(tài)勢快速判別模型,采用先驗(yàn)知識(shí)和模糊聚類獲取的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,通過交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索建立特征因子輸入與交通態(tài)勢等級(jí)輸出的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)參數(shù)訓(xùn)練和交通流態(tài)勢的快速預(yù)判。依據(jù)判別結(jié)果提取各交通流不同態(tài)勢下軌跡數(shù)據(jù),分析不同態(tài)勢下的進(jìn)場飛行軌跡表現(xiàn)形式,從空間運(yùn)行特征挖掘管制員指令偏好,獲取自由態(tài)、平穩(wěn)態(tài)、擁堵態(tài)的管制參考軌跡。本文的研究成果從數(shù)據(jù)分析角度為管制員提供決策支持,便于高效實(shí)施空中交通流量管理策略,提高空管運(yùn)行效能,為未來終端區(qū)科學(xué)管制提供參考方法。
【圖文】：

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章 緒論1.1 研究背景及意義1.1.1 研究背景隨著我國經(jīng)濟(jì)實(shí)力和科技水平的不斷提升，民航運(yùn)輸市場需求日益旺盛。2017 年，民航運(yùn)輸總周轉(zhuǎn)量共計(jì) 1083 億噸公里，相比上年增漲 12.5%，民航機(jī)場運(yùn)輸起降架次突破 1024 萬架次，相比上年增漲 10.9%[1]。為實(shí)現(xiàn)民航強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo)，未來幾年內(nèi)我國航空器數(shù)量和飛行流量將持續(xù)增加，機(jī)場輻射區(qū)間也會(huì)更加密集。與此同時(shí)，我國空中交通管制保障負(fù)荷的壓力也大幅增加，2017 年我國民航航班運(yùn)輸正常率僅為 71.67%，相比上年下降 5.09%，航班正常率的持續(xù)走低逐漸引起社會(huì)公眾的廣泛關(guān)注。

8圖 1. 2 技術(shù)路線1.4 章節(jié)安排按照本文的研究內(nèi)容和技術(shù)路線，共分為六章，具體安排如下：第一章描述了本文的研究背景及意義，重點(diǎn)歸納總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)在空中交通領(lǐng)域不同應(yīng)用范疇內(nèi)的研究成果，分析現(xiàn)狀問題和未來研究趨勢，闡明課題的研究內(nèi)容和研究路線。第二章分析終端區(qū)進(jìn)場飛行軌跡數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，針對(duì)軌跡數(shù)據(jù)的重復(fù)性提出基于重采樣的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，從而保證后續(xù)計(jì)算的速度和精度。第三章詳細(xì)介紹了基于自然鄰改進(jìn)譜聚類的進(jìn)場飛行軌跡聚類分析過程。建立以修正歐式距離為基礎(chǔ)的軌跡相似度模型，通過自然最近鄰思想實(shí)現(xiàn)譜聚類參數(shù)的自適應(yīng)選取，，以昆明長水機(jī)場終端區(qū)運(yùn)行數(shù)據(jù)為例進(jìn)行聚類分析，提取出不同方向的進(jìn)場交通流。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP181;V355

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本文編號(hào)：2601533