新增機(jī)場(chǎng)下終端區(qū)協(xié)同放行策略研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-08 16:14
隨著空中交通流的持續(xù)增長(zhǎng),為滿足逐年增加的旅客吞吐量、貨郵吞吐量,不斷建立新機(jī)場(chǎng),機(jī)場(chǎng)密集程度不斷增高,多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)出現(xiàn),機(jī)場(chǎng)之間相互耦合,相互影響。因此,在多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)內(nèi)建立協(xié)同聯(lián)合放行機(jī)制,降低航班總延誤成本,提高放行準(zhǔn)點(diǎn)率是現(xiàn)階段需要研究與解決的問題。本文首先簡(jiǎn)要介紹的多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)航班放行問題,建立了航班延誤程度評(píng)估指標(biāo),同時(shí)利用加權(quán)K-Prototypes聚類算法結(jié)合手肘法和輪廓系數(shù)法對(duì)大量延誤航班進(jìn)行聚類分析,將延誤等級(jí)的劃分過程轉(zhuǎn)為聚類過程,并采用粗糙集理論確定延誤航班等級(jí)劃分規(guī)則,將航班延誤等級(jí)劃分為輕度延誤、一般延誤、中度延誤和重度延誤四個(gè)延誤等級(jí)。在新增機(jī)場(chǎng)引起空域資源分配和航線網(wǎng)絡(luò)發(fā)生變化時(shí),研究了多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的離場(chǎng)航班協(xié)同放行策略。首先,基于航班延誤分級(jí),建立了新增機(jī)場(chǎng)下以延誤成本為目標(biāo)函數(shù)的多機(jī)場(chǎng)協(xié)同放行模型,并設(shè)計(jì)了線性遞減粒子群算法(LD-PSO)求解,通過算例對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證,優(yōu)化后航班總延誤成本較先到先服務(wù)策略減少了22.3%,有效的降低了航班的總延誤成本;并進(jìn)一步引入機(jī)場(chǎng)優(yōu)先級(jí)概念,建立了以延誤成本和延誤時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)的雙目標(biāo)多機(jī)場(chǎng)協(xié)同放行模型,利用了...
【文章來源】:中國(guó)民航大學(xué)天津市
【文章頁(yè)數(shù)】:79 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
各地區(qū)旅客吞吐量分布情況
中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1-22019年中國(guó)四大機(jī)場(chǎng)群隨著這些地區(qū)旅客吞吐量日益增大,原有機(jī)場(chǎng)群負(fù)荷不斷增加,建立新的機(jī)場(chǎng)便成為下一步緩解原機(jī)場(chǎng)群航班流負(fù)荷的重要策略,如成都天府機(jī)場(chǎng)和北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)的建立。而新機(jī)場(chǎng)的建立必然與原機(jī)場(chǎng)群共用的離場(chǎng)點(diǎn)產(chǎn)生資源競(jìng)爭(zhēng),增加了各個(gè)機(jī)場(chǎng)的放行難度,導(dǎo)致航班延誤和成本增加。以京津終端區(qū)為例,如表1.1所示,首都機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量已經(jīng)突破1億人次,出港航班量位列全國(guó)第一,天津?yàn)I海機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量達(dá)到2359萬人次,較上年增長(zhǎng)了12.3%,2019年大興機(jī)場(chǎng)的建成與通航、航線的增加、空域結(jié)構(gòu)改變、共用離場(chǎng)點(diǎn)資源競(jìng)爭(zhēng)更加激烈,對(duì)這三個(gè)機(jī)場(chǎng)日益增加的航班交通流實(shí)施協(xié)同放行策略,建立有效的流量管理機(jī)制是緩解京津終端區(qū)運(yùn)行壓力,減少航班總延誤的重要舉措之一。表1.1京津兩機(jī)場(chǎng)2018年運(yùn)輸情況統(tǒng)計(jì)旅客吞吐量(人)貨郵吞吐量(噸)起降架次(架次)年度完成量排名年度完成量排名年度完成量排名首都機(jī)場(chǎng)10098329012074005.426140221濱海機(jī)場(chǎng)2359141218258734.814179,41418現(xiàn)階段,多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)內(nèi)各個(gè)機(jī)場(chǎng)各自運(yùn)行,沒有統(tǒng)一協(xié)同放行平臺(tái),僅僅憑借管
中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文10第二章多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)放行及航班延誤問題2.1多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)2.1.1多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)介紹按照《中華人民共和國(guó)飛行基本規(guī)則》的規(guī)定,終端管制區(qū)主要是基于對(duì)機(jī)場(chǎng)高度密集、飛行繁忙地區(qū)的進(jìn)近飛行提供統(tǒng)一管制的目的而設(shè)立的。終端區(qū)通常設(shè)在一個(gè)或幾個(gè)主要機(jī)場(chǎng)附近航路匯合處的管制區(qū),航班著陸進(jìn)近與爬升在此區(qū)域,是航班過渡區(qū)域。多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)是指一個(gè)終端區(qū)里具有兩個(gè)或者兩個(gè)以上的機(jī)場(chǎng)群,機(jī)場(chǎng)運(yùn)行相互制約,相互影響,同時(shí)空域資源,離場(chǎng)點(diǎn)資源以及航線資源共用的中低空空域,該區(qū)域空中交通流量密集,管制運(yùn)行復(fù)雜。隨著機(jī)場(chǎng)建設(shè)的不斷發(fā)展,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)機(jī)場(chǎng)密度逐漸增大,由于地理位置較近,這些機(jī)場(chǎng)常常聯(lián)合形成大型終端區(qū),即多機(jī)場(chǎng)終端區(qū),如歐洲的倫敦、巴黎、杜塞爾多夫多機(jī)場(chǎng)終端區(qū);北美洲的紐約、華盛頓、洛杉磯多機(jī)場(chǎng)終端區(qū);亞洲的東京、曼谷以及我國(guó)的上海終端區(qū)、長(zhǎng)三角多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)、珠三角多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)等等。分布情況如圖2-1所示。圖2-1世界多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)分布圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于延誤分配的多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)航班排序模型[J]. 黃吉波. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2019(01)
[2]基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航班延誤預(yù)測(cè)模型[J]. 吳仁彪,李佳怡,屈景怡. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(07)
[3]基于FCM-粗糙集的多扇區(qū)交通擁擠識(shí)別方法研究[J]. 李桂毅,胡明華,鄭哲. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(06)
[4]一種分類數(shù)據(jù)聚類算法及其高效并行實(shí)現(xiàn)[J]. 丁祥武,譚佳,王梅. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(07)
[5]基于FS-MOPSO的多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)協(xié)同航班調(diào)度策略[J]. 王湛,吳藝. 西南交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]基于可拓評(píng)價(jià)方法的大面積航班延誤預(yù)警[J]. 張兆寧,蘇軍,曹悅琪. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2016(06)
[7]一種基于最大最小距離和SSE的自適應(yīng)聚類算法[J]. 成衛(wèi)青,盧艷紅. 南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(02)
[8]采用支持向量機(jī)回歸的航班延誤預(yù)測(cè)研究[J]. 羅赟騫,陳志杰,湯錦輝,朱永文. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2015(01)
[9]基于ISWO的機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)航班優(yōu)化排序研究[J]. 徐肖豪,于躍,黃寶軍,郭曉明. 計(jì)算機(jī)仿真. 2014(07)
[10]基于C4.5決策樹方法的到港航班延誤預(yù)測(cè)問題研究[J]. 程華,李艷梅,羅謙,李川. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2014(S1)
博士論文
[1]基于網(wǎng)絡(luò)交通流需求預(yù)測(cè)的航路流量管理方法研究[D]. 陳丹.南京航空航天大學(xué) 2018
[2]空中交通流量管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 田勇.南京航空航天大學(xué) 2009
碩士論文
[1]基于多目標(biāo)粒子群算法的多約束組合優(yōu)化問題研究[D]. 張宇豐.西安理工大學(xué) 2019
[2]長(zhǎng)三角地區(qū)多機(jī)場(chǎng)容流協(xié)同優(yōu)化問題研究[D]. 江斌.南京航空航天大學(xué) 2019
[3]流量管理多策略綜合優(yōu)化研究[D]. 徐冬慧.南京航空航天大學(xué) 2019
[4]多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)空域劃設(shè)方法研究[D]. 王丹.中國(guó)民航大學(xué) 2016
[5]基于統(tǒng)計(jì)分析的航班延誤等級(jí)劃分研究[D]. 孟會(huì)芳.南京航空航天大學(xué) 2015
[6]基于粒子群的多目標(biāo)約束優(yōu)化算法研究[D]. 丁曉霖.華東理工大學(xué) 2015
[7]航班延誤恢復(fù)運(yùn)行的協(xié)同離場(chǎng)排序問題研究[D]. 丁武波.中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 2014
[8]珠三角地區(qū)多機(jī)場(chǎng)放行時(shí)隙分配策略研究[D]. 程傲.南京航空航天大學(xué) 2013
[9]珠三角地區(qū)多機(jī)場(chǎng)航班放行策略研究[D]. 仇兆巨.南京航空航天大學(xué) 2012
[10]基于GDP的多機(jī)場(chǎng)放行策略研究[D]. 呂雙回.南京航空航天大學(xué) 2010
本文編號(hào):3330270
【文章來源】:中國(guó)民航大學(xué)天津市
【文章頁(yè)數(shù)】:79 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
各地區(qū)旅客吞吐量分布情況
中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1-22019年中國(guó)四大機(jī)場(chǎng)群隨著這些地區(qū)旅客吞吐量日益增大,原有機(jī)場(chǎng)群負(fù)荷不斷增加,建立新的機(jī)場(chǎng)便成為下一步緩解原機(jī)場(chǎng)群航班流負(fù)荷的重要策略,如成都天府機(jī)場(chǎng)和北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)的建立。而新機(jī)場(chǎng)的建立必然與原機(jī)場(chǎng)群共用的離場(chǎng)點(diǎn)產(chǎn)生資源競(jìng)爭(zhēng),增加了各個(gè)機(jī)場(chǎng)的放行難度,導(dǎo)致航班延誤和成本增加。以京津終端區(qū)為例,如表1.1所示,首都機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量已經(jīng)突破1億人次,出港航班量位列全國(guó)第一,天津?yàn)I海機(jī)場(chǎng)旅客吞吐量達(dá)到2359萬人次,較上年增長(zhǎng)了12.3%,2019年大興機(jī)場(chǎng)的建成與通航、航線的增加、空域結(jié)構(gòu)改變、共用離場(chǎng)點(diǎn)資源競(jìng)爭(zhēng)更加激烈,對(duì)這三個(gè)機(jī)場(chǎng)日益增加的航班交通流實(shí)施協(xié)同放行策略,建立有效的流量管理機(jī)制是緩解京津終端區(qū)運(yùn)行壓力,減少航班總延誤的重要舉措之一。表1.1京津兩機(jī)場(chǎng)2018年運(yùn)輸情況統(tǒng)計(jì)旅客吞吐量(人)貨郵吞吐量(噸)起降架次(架次)年度完成量排名年度完成量排名年度完成量排名首都機(jī)場(chǎng)10098329012074005.426140221濱海機(jī)場(chǎng)2359141218258734.814179,41418現(xiàn)階段,多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)內(nèi)各個(gè)機(jī)場(chǎng)各自運(yùn)行,沒有統(tǒng)一協(xié)同放行平臺(tái),僅僅憑借管
中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文10第二章多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)放行及航班延誤問題2.1多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)2.1.1多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)介紹按照《中華人民共和國(guó)飛行基本規(guī)則》的規(guī)定,終端管制區(qū)主要是基于對(duì)機(jī)場(chǎng)高度密集、飛行繁忙地區(qū)的進(jìn)近飛行提供統(tǒng)一管制的目的而設(shè)立的。終端區(qū)通常設(shè)在一個(gè)或幾個(gè)主要機(jī)場(chǎng)附近航路匯合處的管制區(qū),航班著陸進(jìn)近與爬升在此區(qū)域,是航班過渡區(qū)域。多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)是指一個(gè)終端區(qū)里具有兩個(gè)或者兩個(gè)以上的機(jī)場(chǎng)群,機(jī)場(chǎng)運(yùn)行相互制約,相互影響,同時(shí)空域資源,離場(chǎng)點(diǎn)資源以及航線資源共用的中低空空域,該區(qū)域空中交通流量密集,管制運(yùn)行復(fù)雜。隨著機(jī)場(chǎng)建設(shè)的不斷發(fā)展,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)機(jī)場(chǎng)密度逐漸增大,由于地理位置較近,這些機(jī)場(chǎng)常常聯(lián)合形成大型終端區(qū),即多機(jī)場(chǎng)終端區(qū),如歐洲的倫敦、巴黎、杜塞爾多夫多機(jī)場(chǎng)終端區(qū);北美洲的紐約、華盛頓、洛杉磯多機(jī)場(chǎng)終端區(qū);亞洲的東京、曼谷以及我國(guó)的上海終端區(qū)、長(zhǎng)三角多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)、珠三角多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)等等。分布情況如圖2-1所示。圖2-1世界多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)分布圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于延誤分配的多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)航班排序模型[J]. 黃吉波. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2019(01)
[2]基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航班延誤預(yù)測(cè)模型[J]. 吳仁彪,李佳怡,屈景怡. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(07)
[3]基于FCM-粗糙集的多扇區(qū)交通擁擠識(shí)別方法研究[J]. 李桂毅,胡明華,鄭哲. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(06)
[4]一種分類數(shù)據(jù)聚類算法及其高效并行實(shí)現(xiàn)[J]. 丁祥武,譚佳,王梅. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(07)
[5]基于FS-MOPSO的多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)協(xié)同航班調(diào)度策略[J]. 王湛,吳藝. 西南交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]基于可拓評(píng)價(jià)方法的大面積航班延誤預(yù)警[J]. 張兆寧,蘇軍,曹悅琪. 指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2016(06)
[7]一種基于最大最小距離和SSE的自適應(yīng)聚類算法[J]. 成衛(wèi)青,盧艷紅. 南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(02)
[8]采用支持向量機(jī)回歸的航班延誤預(yù)測(cè)研究[J]. 羅赟騫,陳志杰,湯錦輝,朱永文. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2015(01)
[9]基于ISWO的機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)航班優(yōu)化排序研究[J]. 徐肖豪,于躍,黃寶軍,郭曉明. 計(jì)算機(jī)仿真. 2014(07)
[10]基于C4.5決策樹方法的到港航班延誤預(yù)測(cè)問題研究[J]. 程華,李艷梅,羅謙,李川. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2014(S1)
博士論文
[1]基于網(wǎng)絡(luò)交通流需求預(yù)測(cè)的航路流量管理方法研究[D]. 陳丹.南京航空航天大學(xué) 2018
[2]空中交通流量管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 田勇.南京航空航天大學(xué) 2009
碩士論文
[1]基于多目標(biāo)粒子群算法的多約束組合優(yōu)化問題研究[D]. 張宇豐.西安理工大學(xué) 2019
[2]長(zhǎng)三角地區(qū)多機(jī)場(chǎng)容流協(xié)同優(yōu)化問題研究[D]. 江斌.南京航空航天大學(xué) 2019
[3]流量管理多策略綜合優(yōu)化研究[D]. 徐冬慧.南京航空航天大學(xué) 2019
[4]多機(jī)場(chǎng)終端區(qū)空域劃設(shè)方法研究[D]. 王丹.中國(guó)民航大學(xué) 2016
[5]基于統(tǒng)計(jì)分析的航班延誤等級(jí)劃分研究[D]. 孟會(huì)芳.南京航空航天大學(xué) 2015
[6]基于粒子群的多目標(biāo)約束優(yōu)化算法研究[D]. 丁曉霖.華東理工大學(xué) 2015
[7]航班延誤恢復(fù)運(yùn)行的協(xié)同離場(chǎng)排序問題研究[D]. 丁武波.中國(guó)民用航空飛行學(xué)院 2014
[8]珠三角地區(qū)多機(jī)場(chǎng)放行時(shí)隙分配策略研究[D]. 程傲.南京航空航天大學(xué) 2013
[9]珠三角地區(qū)多機(jī)場(chǎng)航班放行策略研究[D]. 仇兆巨.南京航空航天大學(xué) 2012
[10]基于GDP的多機(jī)場(chǎng)放行策略研究[D]. 呂雙回.南京航空航天大學(xué) 2010
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