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基于FCM-SVM方法的时空航路网交通状态识别研究
被引量:
6
1
作者
李桂毅
胡明华
张洪海
《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》
2018年第4期569-573,578,共6页
识别时空航路网络交通状态,分析交通态势时空特性,可为管控航路交通拥挤提供科学依据.选取航段交通流量、交通密度和交通拥挤度作为评价参数,建立FCM航段交通状态等级划分模型,划分航路网航段交通状态等级;构建基于数据驱动的SVM航路网...
识别时空航路网络交通状态,分析交通态势时空特性,可为管控航路交通拥挤提供科学依据.选取航段交通流量、交通密度和交通拥挤度作为评价参数,建立FCM航段交通状态等级划分模型,划分航路网航段交通状态等级;构建基于数据驱动的SVM航路网交通状态识别模型,计算路网交通拥挤指数,识别交通拥挤态势和拥挤瓶颈;采用雷达实测航迹数据对模型进行了验证,实验结果表明,模型符合实际,状态准确率较高,可用于航路网交通拥挤态势识别与监控.
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关键词
航空运输
航路网交通态势识别
模糊聚类分析
支持向量机
航路
网
拥挤指数
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职称材料
题名
基于FCM-SVM方法的时空航路网交通状态识别研究
被引量:
6
1
作者
李桂毅
胡明华
张洪海
机构
南京航空航天大学民航学院
出处
《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》
2018年第4期569-573,578,共6页
基金
国家自然科学基金(61573181
U1333202)
中央高校基本科研业务经费专项资金项目(NJ20140016)资助
文摘
识别时空航路网络交通状态,分析交通态势时空特性,可为管控航路交通拥挤提供科学依据.选取航段交通流量、交通密度和交通拥挤度作为评价参数,建立FCM航段交通状态等级划分模型,划分航路网航段交通状态等级;构建基于数据驱动的SVM航路网交通状态识别模型,计算路网交通拥挤指数,识别交通拥挤态势和拥挤瓶颈;采用雷达实测航迹数据对模型进行了验证,实验结果表明,模型符合实际,状态准确率较高,可用于航路网交通拥挤态势识别与监控.
关键词
航空运输
航路网交通态势识别
模糊聚类分析
支持向量机
航路
网
拥挤指数
Keywords
air transportation
traffic situation identification of air route network
FCM
SVM
airroute network congestion index
分类号
U491.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FCM-SVM方法的时空航路网交通状态识别研究
李桂毅
胡明华
张洪海
《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》
2018
6
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参考文献
引证文献
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