基于GWO-HMM的空中交通网络流系统态势预测研究

针对空中交通流量管理部门如何更高效地实施流量管理的问题,本文将态势感知理论应用于空中交通网络流系统(ATNFS,air traffic network flow system),建立空中交通网络流系统的运行态势预测模型。首先,给出了空中交通网络流系统的态势感知过程,从节点和航线的角度筛选出航线饱和度、不正常航班率、节点饱和度、节点延误架次比、节点航班取消率5个态势要素,使用态势值作为态势理解的指标;其次,分析隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)的优势与不足,建立了基于灰狼优化(GWO,grey wolf optimization)算法和改进隐马尔可夫模型的态势预测模型;最后,使用某空中交通网络流系统的实际运行数据进行算例验证。结果表明,改进后的预测模型相较于原本的隐马尔可夫预测模型精度更高,预测结果更准确。

空中交通地面等待问题的网络流规划模型

在将网络流方法应用于解决空中交通流量管理问题中 ,由于其形象直观和求解简单 ,因而倍受国内外学者的关注 .本文针对确定容量条件下的单机场地面等待策略问题 ,研究了简单网络流规划方法 ,建立了数学模型和网络流规划模型 .在简单网络模型的基础上 ,考虑更多的实际约束 ,改进成本函数 ,建立了修正的网络流规划模型 ,并对冲突航班算例进行仿真 。

大面积航班延误下空中交通网络流系统的拥堵识别

近些年来,大面积航班延误问题已经成为空中交通流量管理部门的难题之一。为了从宏观上描述发生大面积航班延误时的交通状态,提出了空中交通网络流系统的拥堵定义,并对其拥堵程度进行识别和划分。首先从空中交通网络流系统的要素航线和机场的航班运行角度出发,建立了拥堵识别指标体系。其次,根据历史统计数据和熵值法计算权值,并基于模糊综合评价法建立了拥堵程度识别模型。最后,结合实例验证,表明该模型能真实的反映空中交通网络流系统的拥堵状况。

基于GA-BP神经网络的空中交通网络流系统拥堵预测

从空中交通网络流系统角度出发,将大面积航班延误问题转化为空中交通网络流系统拥堵问题。首先,分析了空中交通网络流系统的容量、流量和流量需求的关系;其次,提取某时段流量需求、累计延误航班变化率、上时段容量变化和某时段容量变化4个预测指标,使用拥堵度作为拥堵评价指标,并基于遗传算法(GA, genetic algorithm)优化BP(back propagation)神经网络建立了拥堵预测模型,对拥堵度进行预测;最后,采用某空中交通网络流系统实际数据进行了算例分析。结果表明,该模型预测效果较好,可为空中交通流量管理部门提供决策依据。

基于复杂网络流模型的空管设备布局算法研究

为保障空管系统安全有效运行,将复杂网络理论用于空管设备系统应急保障能力分析。建立基于复杂动态网络流-容量模型的空管设备系统业务持续性评估模型,分析空管设备系统中运行持续性较差的薄弱环节和区域,提出基于复杂网络的多约束空管设备布局规划算法。基于复杂网络理论的空管设备布局规划算法能够有效分析空管设备多重覆盖特征的网络结构和突发事件对空管设备系统的冲击,其中空管设备系统业务持续性评估模型改变了以往仅注重单个设备可靠性的分析方式,基于复杂网络的多约束空管设备布局规划算法改变了目前主要根据经验进行分析和配置而缺乏科学理论支持的现状。该设备布局规划算法确保了空管设备系统在突发事件下运行的持续性。

中央核心处理式多层级流量管理系统网络结构设计

大型流量管理系统为民航空管系统各级流量管理单位、航空公司和机场等相关单位提供了持续的监视、分析和协商工具。针对流量管理运行过程中相关单位地理位置分散,其连接网络存在的网络异构、带宽有限和远距传输等问题,结合网络安全性要求,提出了一种中央核心处理式多层级流量系统网络架构,以满足协同流量管理运行网络化对网络传输效能和可靠性等需求。

多机场网络系统流量分配策略

为有效减少机场交通拥挤、降低航班延误,从系统角度研究战略层面的机场交通供需平衡问题.通过考虑单机场进场和离场间的相关性以及多机场联程航班间的关联性,提出了开放式多机场有向网络交通流系统;基于多元容量受限约束和联程航班约束,以最小化网络系统内所有航班的总延误为目标,建立了开放式多机场网络配流模型.结合国内三大机场的实际航班数据,对模型进行了仿真验证.仿真结果表明:所建模型可以对多机场网络系统流量与容量进行协调优化匹配,充分利用系统容量最小化系统航班延误;可为空管部门提供流量调配优化策略、为民航部门制定航班计划提供辅助决策依据.