机场场面交通流量预测方法研究

针对机场场面交通可获数据的局限性,为精准提取机场交通数据时空特征及预测场面交通流量。首先,基于推出控制理论,建立机场场面运行数值仿真模型,得到因数据局限无法获取的预测指标;其次,搭建卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)组合预测模型提取时空特征;最后,以河南郑州机场为例进行试验验证,比较模型在不同训练数据量下的预测性能与误差指标,结果表明基于仿真指标的预测模型预测结果精确度高且性能稳定。

基于元胞自动机的机场场面交通仿真模型

随着我国民用航空的迅速发展,机场负荷不断加大,给机场管理带来较大的压力,建立机场场面交通仿真系统是一种有效的措施。本文针对机场场面复杂路网的交通特性,在NS模型的基础上,重新设定了元胞的属性,将机场转化成多一维元胞自动机模型,并对机场场面交通进行了模拟仿真。结果表明该模型能较合理的表现机场上飞机的行为规则。

ADS-B机场场面监视技术研究

如何在复杂的机场环境和恶劣的气象条件下管理日益增多的飞机和地面服务车辆,成为机场运行管理中必须考虑的问题。本文给出了采用广播式自动相关监视系统(ADS-B)技术实现机场场面监视的解决方案。

基于元胞自动机的机场航班流建模与仿真

深入研究场面交通的复杂特性可以提高机场场面交通仿真模型的可靠性。在NS(Na Sch)模型基础上,提出一种改进模型。新模型考虑了滑行时的随机因素和交叉口处的交通特性,并在交叉口处增加连接元胞来连接两个演化规则不同的路段,连接元胞的状态代表下一路段的飞机占用信息。大量仿真实验表明,仿真值与真实值的吻合度提高了13%,从流量与到达率的关系、密度与平均速度和平均流量的关系以及时空图等方面验证了新模型的可靠性和准确性,该模型可用于计算、推演和预测机场场面交通的运行态势。