【摘 要】
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随着国民经济的发展,我国的航空运输需求一直处于猛增的状态,其运行压力逐渐覆盖了整个航空系统,造成了空中交通拥堵频现、航班延误增加等新的紧张局面.为了缓解日益频发的空
【机 构】
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南京航空航天大学国家空管飞行流量管理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(71301074,71731001),研究生创新基地(实验室)开放基金项目资助(kfjj20180728)
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随着国民经济的发展,我国的航空运输需求一直处于猛增的状态,其运行压力逐渐覆盖了整个航空系统,造成了空中交通拥堵频现、航班延误增加等新的紧张局面.为了缓解日益频发的空中交通拥堵,需要实施科学的拥挤管理手段,即准确、客观地预测交通需求.以国内典型繁忙机场为对象,结合神经网络分位数回归和核密度估计的方法,通过量化需求不确定性的大小,分析不同分位点上交通需求值的变化,训练获得连续的条件分位数,进而得到连续交通需求的概率密度函数与点预测值,再通过对比分析受天气等不确定性因素影响的交通需求值,发现通过此方法得到的预测
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