终端区场景下空中交通流建模与控制分析

针对繁忙终端区以及主干航路的运行状态日趋容量极限,现有的空中交通管理系统仍采取传统依赖管制经验的空中交通管制模式,空中交通网络拥堵问题日渐严重。本文构建空中交通流系统模型,旨在从系统工程的角度进行定性和定量的分析,在有限的空域资源约束下进行有效空中交通流量管理。首先,对终端区空域栅格化处理,考虑控制过程中进离场飞行程序,在TAAM(total airspace and airport modeller)软件中建立初始模型并进行仿真,获取各二维面元(surface element,SEL)交通流参数信息,在仿真数据的基础上确定各SEL交通流的平均速度,对终端区二维控制体模型(2D menon model,MM2D)进行改进。其次,结合现代控制理论,以空域状态方程和系统矩阵对交通流进行表征,并对该系统进行能控性和稳定性分析。结果表明:改进的终端区MM2D模型能控性矩阵满秩,系统矩阵特征值为0.04、0.194、0.517和0.529,均小于1,证明空中交通流系统可控且渐近稳定,通过对控制量组合给予调配,可得到完全能控下最小控制量组合,交通流控制率可缩减45.7%,对实际管制过程中交通流控制方向与数量具有一定的现实意义。

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型--3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。