【摘 要】
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近年来,我国民航运输业的迅猛发展对空域精细化管理提出了更高的要求,但终端区对流天气仍然是影响航班正常性的一个重要因素,如何减少对流天气下的航班延误、提高空域资源利用率是我们亟待解决的问题。科学准确地预测对流天气影响下的终端区容量,有利于流量管理部门制定精准的流量管理措施,减少不必要的航班延误和管制工作负荷。因此本文在国内外研究成果的基础上,结合对流天气下的管制经验,综合考虑终端区空域结构和对流天气
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近年来,我国民航运输业的迅猛发展对空域精细化管理提出了更高的要求,但终端区对流天气仍然是影响航班正常性的一个重要因素,如何减少对流天气下的航班延误、提高空域资源利用率是我们亟待解决的问题。科学准确地预测对流天气影响下的终端区容量,有利于流量管理部门制定精准的流量管理措施,减少不必要的航班延误和管制工作负荷。因此本文在国内外研究成果的基础上,结合对流天气下的管制经验,综合考虑终端区空域结构和对流天气特征,量化分析对流天气对终端区不同区域的影响,进一步通过聚类重构对流天气对终端区影响的特征,建立基于机器学习方法的终端区容量预测模型。本文首先详细阐述了对流天气对机场附近空域、进场走廊以及主要离场点的影响,对对流天气避让区进行图形化处理,利用天气与终端区地理信息融合技术,构建了包括天气危险指数、可用流容比等对流天气影响终端区容量的特征;然后对所有天气避让区进行K-means聚类、谱聚类以及高斯混合聚类分析,通过轮廓系数进行聚类评价,结合AIC和BIC准则综合判断最佳聚类模型;接着结合对流天气覆盖终端区的不同区域所对应的管制专家流量控制经验,运用Air TOP仿真软件评估典型对流天气影响场景下的终端区容量,作为机器学习的标签;基于最佳聚类结果,以1小时为单位进行特征重构,建立了基于线性回归、BP神经网络以及支持向量回归等机器学习方法的容量预测模型,分析结果表明基于BP神经网络的容量预测模型拟合效果最优,可为管制工作提供相应的容量决策依据。
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