本文關鍵詞：面向機場協(xié)同決策的航班滑出時間預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滑出時間的預測有助于提高地面交通的可預測性,幫助機場、航空公司及空管等航班運行保障單位更好地實現(xiàn)協(xié)同決策。目前,我國大多數(shù)機場均假設離港航班的滑出時間為某個統(tǒng)一的默認值,并在此基礎上進行一系列決策,對于起降架次較少的機場,這種做法合理可行,但是對于大型繁忙機場,由于實際滑出時間分布范圍較大,使用統(tǒng)一的默認滑出時間會產(chǎn)生較大誤差。本文主要研究航班滑出時間預測,具體工作如下:針對航班滑出時間靜態(tài)預測,本文首先結合航班的實際滑出過程,將滑出過程分為無障礙滑行至跑道端及在跑道端排隊等待起飛兩個階段,然后基于相關性分析等確定了滑出時間的主要影響因素,并在此基礎上提出一種無障礙滑出時間計算模型,同時將航班在跑道端等待起飛及跑道提供服務的過程建模為M/G/1/∞隨機服務系統(tǒng),建立了基于排隊論的等待起飛時間預測模型,最后通過對無障礙滑出時間與等待起飛時間求和得到航班滑出時間。針對航班滑出時間實時預測,本文提出基于K最近鄰和支持向量回歸的航班滑出時間實時預測模型,該模型主要分為兩個步驟:首先對航班滑出期間使用同一跑道的起降航班數(shù)量進行預測,然后基于該預測結果,結合滑出距離等其他影響滑出時間的主要因素,采用支持向量回歸法預測航班滑出時間。本文根據(jù)航班進離港流量特征將歷史運行數(shù)據(jù)分組,對具有不同特征的數(shù)據(jù)集分別構建預測模型�；诒本┦锥紘H機場運行數(shù)據(jù)的實驗結果表明,與直接采用支持向量回歸法進行預測等方法相比,該模型能夠有效提升單個航班的預測準確率,為機場協(xié)同決策提供依據(jù)。
【關鍵詞】：機場協(xié)同決策 無障礙滑出時間 滑出時間預測 M/G/1/∞ K最近鄰 支持向量回歸
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V355;O226
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文的研究內(nèi)容12-13
• 1.4 論文的組織結構13-15
• 第二章 相關背景知識及理論方法15-26
• 2.1 機場協(xié)同決策15-17
• 2.2 航班滑出過程17-18
• 2.3 排隊論18-23
• 2.3.1 概述18-19
• 2.3.2 到達間隔和服務時間分布19-20
• 2.3.3 M/G/1 排隊模型20-23
• 2.4 支持向量回歸算法23-25
• 2.5 本章小結25-26
• 第三章 基于排隊論的航班滑出時間預測26-43
• 3.1 滑出時間影響因素分析26-29
• 3.2 分階段預測滑出時間的基本思想29
• 3.3 無障礙滑出時間計算模型29-35
• 3.3.1 航班運行數(shù)據(jù)及其預處理30-31
• 3.3.2 基于相似滑行路徑的航班分組31-32
• 3.3.3 場面交通情況有效衡量指標遴選32-34
• 3.3.4 無障礙滑出時間的計算34-35
• 3.4 航班等待起飛時間預測模型35-39
• 3.4.1 跑道服務系統(tǒng)35-36
• 3.4.2 航班到達跑道端及服務時間分布36-39
• 3.4.3 等待起飛時間預測39
• 3.5 實驗39-41
• 3.5.1 實驗數(shù)據(jù)39
• 3.5.2 實驗結果及分析39-41
• 3.6 本章小結41-43
• 第四章 基于KNN和SVR的航班滑出時間預測模型43-58
• 4.1 滑出時間實時預測的基本思想43-45
• 4.2 基于KNN的航班滑出期間起飛航班數(shù)量預測45-49
• 4.2.1 KNN46
• 4.2.2 特征向量的構建46-47
• 4.2.3 航班滑出期間起飛航班數(shù)量的預測47-49
• 4.3 基于SVR的航班滑出時間預測49-50
• 4.4 實驗50-56
• 4.4.1 實驗數(shù)據(jù)50-51
• 4.4.2 基于近似航班流量的數(shù)據(jù)分組51-52
• 4.4.3 實驗結果及分析52-56
• 4.5 本章小結56-58
• 第五章 結論與展望58-60
• 5.1 結論58-59
• 5.2 展望59-60
• 參考文獻60-64
• 致謝64-65
• 作者簡介65

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本文編號：287865