機場作為航空運輸活動的主要場所,其場面交通擁堵問題已經(jīng)成為制約空中交通運行的重要瓶頸。因此,研究大型機場運行效率影響因素,突破A-CDM系統(tǒng)中的離場滑行時間預(yù)測問題,進(jìn)一步優(yōu)化航空器的推出和機位分配,有利于真正實現(xiàn)信息共享,降低機場場面時隙浪費造成的經(jīng)濟損失和環(huán)境影響。本文首先從跑道、滑行道和停機坪三個方面分析了影響場面運行效率的因素,說明了離場滑行時間預(yù)測在場面運行中的重要性,總結(jié)了現(xiàn)有滑行時間預(yù)測的主要思路;其次,建立了符合實際的場面運行仿真模型,以影響離場滑行時間的相關(guān)因素為切入點分析航班數(shù)據(jù),通過探索性因子分析得到關(guān)鍵變量,構(gòu)建了基于SVR-BP的離場滑行時間預(yù)測模型�；诤贾菔捝綑C場運行數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明,與實際運行、SVR和BP等預(yù)測方法相比,該模型能夠滿足A-CDM實際應(yīng)用需求,預(yù)測準(zhǔn)確率得到了有效提升。最后,在離場滑行時間預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,提出了機場場面優(yōu)化策略,利用更精確的滑行時間分別從機位分配和航空器推出時間兩方面對進(jìn)場和離場航班進(jìn)行優(yōu)化。在航空器推出時間上,給出更為合理的航空器撤輪檔時間,減少航空器滑行等待時間,并為推出序列提供依據(jù);在機位分配上,基于安全和效率對... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

中國1982年-2017年客運量與GDP發(fā)展概況

預(yù)測”報告中顯示在未來 20 年，預(yù)計世界客運平均年復(fù)合增長率為 3.6%，客運量將達(dá)到 78 億人次，是 2017 年的兩倍，將有超過一半新增航空旅客來TA 預(yù)測中國將在 2022 年取代美國成為全球最大的航空市場，并且在 2036 年1 億人次旅客，總數(shù)達(dá) 15 億人次。所有指標(biāo)均表明，世界對全球航空旅行的國也需要為未來 20 年航空客運量翻倍做好準(zhǔn)備。圖 1.1 中國 1982 年-2017 年客運量與 GDP 發(fā)展概況

基于滑行時間預(yù)測的場面運行優(yōu)化策略研究第二章 機場場面離場運行優(yōu)化研究基礎(chǔ)面運行基本概念機場場面結(jié)構(gòu)同的地理結(jié)構(gòu)和氣象條件，各個機場為了滿足航空器的適航要求，所形的不同。但對于典型機場構(gòu)型而言，機場航空器運行所涉及的區(qū)域共有別為跑道部分、滑行道部分和停機坪部分。究的范圍主要包括航空器從降落、進(jìn)場滑行、進(jìn)入機位、離開機位、程。根據(jù)國內(nèi)大部分千萬級機場構(gòu)型以及場面運行復(fù)雜程度，如杭州蕭山際機場等，不失一般性，選取以航站樓為中心、平行雙跑道分居兩邊1 為杭州蕭山國際機場平面圖，是國內(nèi)機場中具有代表性的場面構(gòu)型。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SVM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)暴潮災(zāi)害損失預(yù)評估[J]. 馮倩,劉強.  海洋環(huán)境科學(xué). 2017(04)
[2]基于排隊論的航班滑出時間預(yù)測[J]. 馮霞,孟金雙.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2016(05)
[3]基于協(xié)同決策的多航站樓停機位實時分配算法[J]. 劉君強,張馬蘭,陳鵬超,謝吉偉,左洪福.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2015(01)
[4]基于SIMMOD仿真的機場擁擠時段推出率控制策略研究[J]. 侯文濤.  中國民航飛行學(xué)院學(xué)報. 2015(01)
[5]基于推出率控制的機場擁擠管理策略研究[J]. 趙嶷飛,侯文濤,岳仁田.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2014(05)
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的大客車運行車速組合預(yù)測[J]. 解少博,魏朗.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版). 2013(03)
[7]基于簡化路網(wǎng)模型的卡爾曼濾波多步行程時間預(yù)測方法[J]. 李進(jìn)燕,朱征宇,劉琳,崔明,劉微.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2013(05)
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[9]基于貪婪禁忌算法的停機位指派問題研究[J]. 李軍會,朱金福,高強.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2011(04)
[10]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法[J]. 趙石磊,杜德生.  信息技術(shù). 2005(07)

博士論文
[1]民用機場停機位分配問題優(yōu)化模型與算法的研究[D]. 鄭攀.北京交通大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的公交到站時間預(yù)測[D]. 辛建霞.東南大學(xué) 2016
[2]基于多目標(biāo)智能優(yōu)化算法的停機位分配研究[D]. 衛(wèi)璦宇.中國民用航空飛行學(xué)院 2016
[3]大型機場離場運行分析與機位協(xié)同管控研究[D]. 尹蘇皖.南京航空航天大學(xué) 2015
[4]多航站樓多區(qū)域機位分配問題研究[D]. 陳鵬超.南京航空航天大學(xué) 2013
[5]基于改進(jìn)灰色系統(tǒng)-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—支持向量機的需求預(yù)測模型研究[D]. 史四虎.東北大學(xué) 2012



本文編號：3564780