【摘 要】
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航路网络作为空中交通流量运行的载体,不同高度层的航线交汇,具有高复杂性和高密度性的特点。随着空中交通流量的快速增长,现有的航路网络已经不能满足复杂交通流的运行效率需求。采用机器学习的方法对雷达轨迹数据进行研究有助于深度认知航路网络拥堵演变机理,实现合理化、针对性的航路网络优化。本文首先以空管雷达记录的航空器实际飞行轨迹数据为基础,研究航空器实际运行航迹与设计标称航路之间的偏差,目的是复现空域实际航
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航路网络作为空中交通流量运行的载体,不同高度层的航线交汇,具有高复杂性和高密度性的特点。随着空中交通流量的快速增长,现有的航路网络已经不能满足复杂交通流的运行效率需求。采用机器学习的方法对雷达轨迹数据进行研究有助于深度认知航路网络拥堵演变机理,实现合理化、针对性的航路网络优化。本文首先以空管雷达记录的航空器实际飞行轨迹数据为基础,研究航空器实际运行航迹与设计标称航路之间的偏差,目的是复现空域实际航路网络。通过对比分析时间序列回归模型与对抗神经网络算法,基于雷达数据判断标称航迹优劣性,将实际运行航路网络与设计标称航路网络中的节点、航段、流量进行对比分析,最终建立可以刻画实际运行的航路网络。其次根据地面交通工程学中对交通拥堵的定义,结合航路网络实际运行情况提出以飞行时间表征航路网络拥堵的方法,分析反映航空器运行特征的交通流运行属性对飞行时间的影响,选取出航路网路拥堵指标,采用梯度提升模型进行拥堵指标特征选择,得到对分析拥堵机理模型贡献度较高的指标,采用梯度提升回归树模型对每个航段在不同时间段内拥堵指标数值的变化规律进行分析,得到拥堵指标与时间的分布关系,基于该关系探究出航路网络拥堵演变机理。最后根据拥堵演变机理对航路网络的通行结构进行优化。首先基于拥堵指标值与时间之间的分布关系设立飞行架次和高度调整次数的优化目标,同时考虑运行成本和优化成本和非负约束,建立航路网络拥堵多目标优化模型,基于增加航路网络单行线的优化策略,采用粒子群算法调整航路通行结构求解优化模型。最后,依托民航云南空管分局区域6号扇区实际数据进行验证分析,优化后航路网络中航段平均飞行时间减少的10%,结果已经被空管局实际采纳,验证了本文提出的航路网络拥堵演变机理与优化方案的可行性。
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