【摘要】：民航飛機(jī)的航空燃油消耗是航空公司運(yùn)營成本的主要部分之一,航空燃油消耗產(chǎn)生的尾氣排放也逐漸成為城市空氣污染的一個重要因素,合理有效地控制航空燃油消耗,對降低航空公司運(yùn)營成本和減少環(huán)境污染具有重要意義。降落階段是飛行過程中最為復(fù)雜的階段之一,相較于巡航階段,對民航飛機(jī)的降落階段進(jìn)行合理規(guī)劃和有效設(shè)計(jì),將會產(chǎn)生良好的節(jié)油效果。為了探尋飛機(jī)在降落過程中的高度、重量、速度以及機(jī)場環(huán)境與航空燃油消耗之間的潛在關(guān)系,需要將航空燃油消耗數(shù)據(jù)劃分成不同的類或者簇,并進(jìn)行分類研究,為減少飛機(jī)降落過程燃油消耗相關(guān)決策提供合理化建議。因此,本文從航空公司可控因素與機(jī)場可控因素兩個方面分別對飛機(jī)降落過程的燃油消耗進(jìn)行了聚類分析研究。聚類方法是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分組或劃分的一種重要方法,其依靠數(shù)據(jù)之間相關(guān)度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出其中相似的數(shù)據(jù)類型或數(shù)據(jù)集,并在無先驗(yàn)信息的情況下提取數(shù)據(jù)之間的相似性,從而實(shí)現(xiàn)從屬性角度對數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。作為一種應(yīng)用廣泛的聚類方法,K-means算法適合對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。而傳統(tǒng)的K-means算法存在著聚類數(shù)目不易確定、易陷入局部最優(yōu)以及聚類邊界不易確定等問題,為解決這些問題,本文提出了一種改進(jìn)的K-means算法,對飛機(jī)降落過程中的航空燃油消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并基于東方航空公司的波音737真實(shí)飛行記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行了案例研究。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)概括如下:(1)從緊密度、分離度和重疊度三個方面提出了一種新的聚類有效性評估指標(biāo)。本研究聚類分析的數(shù)據(jù)源為民航飛機(jī)降落數(shù)據(jù),存在連續(xù)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)之間差異較小、不易確定類別大小等特點(diǎn)。傳統(tǒng)聚類有效性指標(biāo)通常只專注于聚合度和分離度中的一種屬性,在被應(yīng)用于民航飛機(jī)降落數(shù)據(jù)分析時難以很好地識別聚類過程中不同類之間的邊界,從而難以確定不同類的范圍大小和最佳聚類數(shù)目。本文在以往研究基礎(chǔ)上同時考慮聚類結(jié)果的緊密度、分離度和重疊度,提出了一種綜合度量聚類結(jié)果有效性的CPC聚類有效性指標(biāo)。通過4組人工數(shù)值實(shí)驗(yàn)和4組真實(shí)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的CPC聚類有效性指標(biāo)在確定聚類質(zhì)量方面所具有的優(yōu)勢。(2)為處理具有連續(xù)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)間差異較小等特點(diǎn)的數(shù)據(jù),本文提出了一種改進(jìn)K-means聚類算法。為揭示數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)類大小的“真實(shí)”分布與聚類劃分所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分布之間的關(guān)系,本文基于數(shù)據(jù)分布視角,對聚類的均勻效應(yīng)進(jìn)行了研究,并通過利用變異系數(shù)CV的前后值變化的方式,探討了提出的改進(jìn)K-means算法在面對不同類型數(shù)據(jù)集時的聚類表現(xiàn),并利用人工數(shù)據(jù)集與CPC聚類有效性指標(biāo)進(jìn)行了交叉驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了改進(jìn)后的K-means算法在面對樣本總數(shù)、類別數(shù)、屬性數(shù)存在差異的數(shù)據(jù)集時,可以保證較為良好的聚類質(zhì)量。除了利用人工數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證外,本文還利用真實(shí)數(shù)據(jù)集對改進(jìn)后的K-means算法進(jìn)行了再一次驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了改進(jìn)K-means算法的廣泛適用性。(3)從航空公司可控因素出發(fā),將改進(jìn)的K-means算法應(yīng)用于波音737飛機(jī)在降落過程中的油耗數(shù)據(jù)聚類分析。當(dāng)前民航飛機(jī)油耗預(yù)測模型主要依據(jù)飛行手冊數(shù)據(jù),模型分析過程也主要依賴于對于飛行手冊的查詢,而飛行手冊從普遍適用性和安全性的角度考慮,對飛行過程的要求相對較為寬泛,導(dǎo)致其對節(jié)油飛行的要求較低�；谏鲜鲈�,本文通過應(yīng)用改進(jìn)的K-means算法對兩架波音737飛機(jī)在不同機(jī)場降落過程中的油耗數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,為飛行員提供較為精細(xì)化的降落方式建議,從而實(shí)現(xiàn)從節(jié)能減排的角度對飛行手冊中的要求進(jìn)行進(jìn)一步補(bǔ)充。此外,本文從最佳k值的選擇、算法魯棒性、CPC聚類有效性以及不同機(jī)場等四個方面對算法進(jìn)行了靈敏度分析,結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)的K-means算法生成的聚類結(jié)果的可靠性。(4)從機(jī)場環(huán)境因素出發(fā),運(yùn)用改進(jìn)的K-means算法對波音737飛機(jī)在不同機(jī)場降落過程中的油耗數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。首先從機(jī)場基本地理環(huán)境因素、機(jī)場建設(shè)因素、機(jī)場氣候因素等幾個方面探討了可能影響飛機(jī)降落過程油量消耗的具體因素,并對各因素之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了分析,選擇了對民航飛機(jī)降落油耗影響較大同時相互之間關(guān)系較小的6個因素作為分析不同機(jī)場環(huán)境因素對民航飛機(jī)降落油耗影響的變量。然后選取國內(nèi)21個主要機(jī)場作為分析目標(biāo),將改進(jìn)的K-means算法應(yīng)用到機(jī)場環(huán)境因素與油耗的聚類分析過程,對不同機(jī)場的民航飛機(jī)降落過程油耗數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,探尋不同機(jī)場對民航飛機(jī)降落油耗的影響,尤其是研究針對同一架飛機(jī)情形下機(jī)場環(huán)境因素對于民航飛機(jī)降落過程油耗的影響。基于聚類分析結(jié)果,提出了有利于降低民航飛機(jī)降落過程油耗的樞紐機(jī)場建設(shè)相關(guān)建議。本文提出了一種改進(jìn)的K-means聚類算法,并將其應(yīng)用于民航飛機(jī)降落過程的航空油耗聚類分析,從節(jié)能減排角度為航空公司飛行員駕駛行為與機(jī)場建設(shè)提供了相關(guān)管理建議,取得了一些創(chuàng)新性研究成果,具有重要的理論與實(shí)踐意義。
【圖文】：

圖 1. 1 航空燃料消耗比例圖在圖 1-3 中，我們可以看到同年我國航空公司在不同領(lǐng)域內(nèi)的其他成本消耗與航空燃油成本消耗的對比[6]。圖 1. 2 航空公司運(yùn)營成本比例

圖 1. 1 航空燃料消耗比例圖在圖 1-3 中，，我們可以看到同年我國航空公司在不同領(lǐng)域內(nèi)的其他成本消耗與航空燃油成本消耗的對比[6]。圖 1. 2 航空公司運(yùn)營成本比例
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V323

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2681915