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题名基于免疫否定选择算法的机场航班延误状态检测与实现
被引量:12
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作者
丁建立
仝冠生
徐涛
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期387-391,共5页
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基金
863计划(2006AA12A106)
国家自然科学基金(60572167)
民航科研启动基金(04QD01)资助项目
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文摘
把免疫算法中的否定选择算法运用到航班延误状态的诊断检测与预测中,将生物免疫系统机制与机场航班运行机制联系起来,建立了相应的自体集合、检测细胞、抗原信息及它们之间的匹配模型,给出了检测方法。首先根据机场航班运行数据生成航班检测的成熟检测器和记忆检测器,然后用否定选择算法和航班数据对检测器进行训练和改进,最后利用检测器中的信息对机场航班状态分段进行预测,获得每个时段的航班延误状况,为机场有关部门对航班延误应急处理提供决策支持。仿真实验表明,该方法能较准确地预测航班的延误状态,且实时性好。
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关键词
免疫否定选择算法
匹配模型
机场航班延误
状态预测
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Keywords
immune negative selection algorithm
matching model
airport scheduled flight delay
state forecast
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分类号
V354
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名航班延误分布式检测与仿真
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作者
丁建立
仝冠生
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2011年第5期30-34,共5页
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基金
国家863重点课题(2006AA12A106)
国家自然科学基金项目(60572167
60879015)
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文摘
关于航班延误问题,已成为是困扰民航部门和广大旅客的热点,涉及多个环节和多种影响因素的航班延误状态检测是难点。针对某天某时刻航班实际运行发生的情况,将生物免疫系统机制与机场航班运行机制联系起来,为提高检测准确率,提出了一种分布式人工免疫模型的机场航班延误实时检测方法,采用分布式检测模型的特点,用各周次训练出来的检测器联合实时对下一时刻的机场离港航班延误状态进行检测,仿真结果表明方法不仅能够实时准确地检测机场离港航班状态,而且能够准确预测下一时间段累计延误航班数量,为航班延误预警提供决策支持。
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关键词
分布式检测
人工免疫
航班延误
仿真
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Keywords
Distributed detection
Artificial immune
Flight delay
Simulation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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