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基于隱馬爾可夫過程的機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢預(yù)測方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-15 12:29
   隨著民航機(jī)場客貨運(yùn)輸量的迅速增長,定期航線密布,機(jī)場的運(yùn)行效率和服務(wù)能力受到空前挑戰(zhàn),從整體上對(duì)機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢進(jìn)行感知和預(yù)測是十分必要的,但是在整體感知的同時(shí)了解機(jī)場系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)能更有效地解決問題。針對(duì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)預(yù)測問題,論文基于隱馬爾可夫模型HHM構(gòu)建機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢的預(yù)測模型。從航班保障、機(jī)場核心資源利用效率和起降效率三個(gè)方面選取機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢的影響因素,確定進(jìn)港時(shí)間平均偏離值、出港時(shí)間平均偏離值、保障完成時(shí)間平均偏離值、目標(biāo)撤輪擋時(shí)間準(zhǔn)確率、計(jì)算起飛時(shí)間準(zhǔn)確率、跑道利用率、滑行道利用效率、機(jī)位使用效率、起飛架次和降落架次等十個(gè)指標(biāo)作為機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢的關(guān)鍵影響因素,計(jì)算分析提取的關(guān)鍵影響因素。層次化機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢,應(yīng)用模糊層次分析法FAHP方法確定各層級(jí)的權(quán)重,明確機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢的態(tài)勢值的定義及計(jì)算,通過問卷調(diào)查將機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢值和十個(gè)關(guān)鍵影響因素的值劃分為三個(gè)等級(jí)(等級(jí)1、等級(jí)2和等級(jí)3),應(yīng)用FAHP和Fine Kinney相結(jié)合的方法評(píng)估十個(gè)關(guān)鍵影響因素的風(fēng)險(xiǎn);贖MM建立機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢預(yù)測模型,闡述預(yù)測原理,預(yù)測機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢的態(tài)勢等級(jí)和機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢的內(nèi)部結(jié)構(gòu)(即十個(gè)關(guān)鍵影響因素的等級(jí)),驗(yàn)證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和誤差。以國內(nèi)某樞紐機(jī)場為例,應(yīng)用構(gòu)建的預(yù)測模型,預(yù)測機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢,并評(píng)估預(yù)測結(jié)果,對(duì)比HMM、自回歸移動(dòng)平均模型和灰色馬爾可夫模型三種預(yù)測方法的準(zhǔn)確率和誤差。論文提出的HMM預(yù)測模型不僅能從整體上預(yù)測機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢的態(tài)勢值,還能預(yù)測其內(nèi)部結(jié)構(gòu),更適用于民用航空新形勢下機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢的預(yù)測。
【學(xué)位單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:V35
【部分圖文】:

示意圖,跑道,混合使用,示意圖


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文流程如圖 2-5 所示。該圖顯示了飛機(jī)i和j抵達(dá)跑道入口的機(jī) k 清除跑道的那一刻2T 是離港飛機(jī)可以被釋放的最后時(shí)刻跑道的時(shí)間,dT 為離港飛機(jī) 進(jìn)入跑道時(shí)刻,G 是起飛航空段:2 1G T T。根據(jù)圖 2-5 可以得出 2 1- /j d j i iG T T T v T R

滑行道,飛機(jī),機(jī)場,單元


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文Crw——混合模式跑道的小時(shí)容量(個(gè)/h);Eij T ——Tij的期望值;N——飛機(jī)等級(jí)的數(shù)目(個(gè));Pij——前后機(jī)組合(i,j)的概率。2) 滑行道利用效率:在某一特定機(jī)場區(qū)域內(nèi),單位時(shí)間內(nèi),所研究運(yùn)滑行道容量與機(jī)場總滑行道容量的比例。中,滑行道容量的計(jì)算方法:行道的布局和結(jié)構(gòu)因不同的機(jī)場而不同,但它們是由三個(gè)主要單元-6 所示:編號(hào) 1 為滑行道交叉點(diǎn)、編號(hào) 2 為單行滑行道和編號(hào) 3 為雙

示意圖,遍歷,模型結(jié)構(gòu),示意圖


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文4.3 基于 CHMM 的機(jī)場運(yùn)行態(tài)勢預(yù)測模型建立4.3.1 HMM 的結(jié)構(gòu)通常情況下,建立一個(gè) HMM 需要有多個(gè)狀態(tài)序列,隨著時(shí)間的變化,狀狀態(tài)之間相互轉(zhuǎn)移,也可以處于某種狀態(tài)不變化。下面展示了三種不同的 HMM型結(jié)構(gòu),如圖 4-1、4-2 和 4-3 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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2 李楠;任杰;徐肖豪;;終端區(qū)交通態(tài)勢識(shí)別研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2014年11期

3 徐肖豪;任杰;李楠;;基于FCM的終端區(qū)交通態(tài)勢識(shí)別[J];航空計(jì)算技術(shù);2014年01期

4 謝麗霞;王亞超;于巾博;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年12期

5 王春雷;方蘭;王東霞;戴一奇;;基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知系統(tǒng)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年07期

6 席榮榮;云曉春;金舒原;張永錚;;網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年01期

7 劉艷紅;高林;李耀華;;基于經(jīng)濟(jì)損失的航班延誤恢復(fù)模型研究[J];中國民航大學(xué)學(xué)報(bào);2011年01期

8 朱明;郭春生;;隱馬爾可夫模型及其最新應(yīng)用與發(fā)展[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2010年07期

9 王慧強(qiáng);賴積保;朱亮;梁穎;;網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知系統(tǒng)研究綜述[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2006年10期

10 劉勃,周荷琴;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程;2004年22期


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2 歐陽黜霏;基于隱馬爾可夫模型的車輛行程時(shí)間預(yù)測方法研究[D];武漢大學(xué);2015年

3 牛世峰;災(zāi)害條件下路網(wǎng)交通運(yùn)行態(tài)勢快速分析與評(píng)估技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2011年


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2 王廣超;基于GIS的航班運(yùn)行態(tài)勢估計(jì)與呈現(xiàn)技術(shù)研究[D];中國民航大學(xué);2016年

3 王曼;航班協(xié)同保障關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)與預(yù)警評(píng)價(jià)模型研究[D];中國民航大學(xué);2016年

4 王一凡;基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的態(tài)勢感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2015年

5 魏冉;高速公路運(yùn)行態(tài)勢多時(shí)間尺度預(yù)測方法研究[D];吉林大學(xué);2015年

6 苗科;基于指標(biāo)提取的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

7 李琳;高速公路網(wǎng)交通流運(yùn)行態(tài)勢評(píng)估技術(shù)研究[D];長安大學(xué);2011年



本文編號(hào):2842173

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