空域拥挤风险管理时间决策模型与方法

针对目前日益严重的空域拥挤现象,缺乏有效的空域拥挤风险管理机制,造成拥挤难以应对等问题,建立了空域拥挤风险预测模型、空域拥挤风险解决模型和风险损失成本模型。采用风险预测模型和解决模型预测可能产生空域拥挤的时段、提出不同时段的实施流量管理策略,基于风险损失成本模型给出了不同时段调整拥挤的运行成本,通过比较运行成本和空域拥挤风险管理决策方法确定出解决空域拥挤的最佳时间点。采用实际运行数据进行验证,结果表明:所建立的空域拥挤预测模型、空域拥挤风险解决模型、风险损失成本模型和空域拥挤风险管理时间决策方法能有效地预测未来空域发生拥挤的时段,迅速找到运行成本最小的调整拥挤的时间点,为空中交通流量动态管理提供了新途径。

概率空域拥挤管理模型与方法

针对空域拥挤现象日益严重、管理策略与方法缺乏等问题,建立了空域拥挤预测模型和空域拥挤风险解决模型。采用预测模型预测未来可能产生拥挤的空域和时段,基于空域拥挤风险解决模型对具有高风险拥挤空域在预测时段内实施流量管理,在充分考虑延误成本、不同空域用户延误公平性及其对交通流影响程度等因素的情况下,有效降低拥挤风险。实际运行数据表明,所建立的空域拥挤预测模型和空域拥挤风险解决模型能有效地预测未来空域发生拥挤的时段,迅速找到适宜的拥挤解决策略,平衡运行风险控制与成本控制,为空中交通流量动态管理提供了新途径。

基于FCM-粗糙集的多扇区交通拥挤识别方法研究

通过分析管制扇区交通时空拥挤特征,基于雷达航迹数据建立了多扇区交通拥挤识别模型.建立当量交通量、接近度、饱和度、交通密度4个多扇区拥挤特征指标,采用FCM(模糊C均值聚类算法)和粗糙集理论,对扇区拥挤程度进行划分和识别,并以中南地区区域管制扇区数据进行了实例验证.实验结果表明,扇区的拥挤态势受扇区多种宏观和微观特征的共同影响,且拥挤识别模型计算可行、识别效率较高.多扇区交通拥挤识别对空域规划、空管辅助决策、空中交通流量管理具有一定的应用价值.

多目标流量管理优化模型及算法研究

针对日益增长的空中交通需求所带来的严重航班延误现象,采用单目标难以解决离场时隙、飞行路径和管制员工作强度分配等问题,提取了造成空域拥挤和航班延误的要素,综合考虑离场时隙飞,行路径和管制员工作强度等目标,建立了多目标、非线性规划模型.设计了多目标遗传算法对其进行求解,并利用实际航班数据进行仿真,结果表明:所建立的模型和算法不仅能在合理的时间内为空域内全部航班找到较优离场时间和较优飞行路径,还能降低管制员高强度工作的持续时间,使流量更符合实际情况,有效缓解了空域拥挤现象.