终端区交通态势识别研究

终端区交通态势日益拥挤,严重制约了航空运输业的快速健康发展。为了科学评估空中交通状态,提高空域资源的利用率,对终端区交通态势进行了研究。提取影响终端区的属性指标,运用模糊C-均值聚类(FCM)对数据进行分类离散化,采用粗糙集理论分析各属性的权重,并结合模糊关系矩阵构建终端区交通态势识别模型。采用FCM和FCM-粗糙集两种识别方法对终端区交通态势进行识别。结果表明FCM-粗糙集模型既可避免人为因素干扰,还可解决数据多属性冗余问题,使交通状态判断更加准确可信;终端区交通态势分四类时,效果最好。该模型为终端区交通态势识别提供了新的研究方法。