【摘 要】
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当前快速扩张的航空基础设施与空中交通管理发展的不匹配,削弱了为提高准点率和适应市场需求做出的努力。对管制扇区进行科学分类,在管理层面上,可以根据不同类别扇区运行特征为运行管理提供优化依据,填补扇区分类管理的空白;在运行层面上,能够辅助管制员在预战术层级制定管制策略。本文基于扇区结构、交通流和ADS-B航迹数据,提出了扇区分类关键指标和基于模糊聚类的扇区分类研究方法。引入遗传算法改进传统模糊聚类算法
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当前快速扩张的航空基础设施与空中交通管理发展的不匹配,削弱了为提高准点率和适应市场需求做出的努力。对管制扇区进行科学分类,在管理层面上,可以根据不同类别扇区运行特征为运行管理提供优化依据,填补扇区分类管理的空白;在运行层面上,能够辅助管制员在预战术层级制定管制策略。本文基于扇区结构、交通流和ADS-B航迹数据,提出了扇区分类关键指标和基于模糊聚类的扇区分类研究方法。引入遗传算法改进传统模糊聚类算法存在的缺陷,设计的验证实验表明,遗传算法改进的核模糊C均值（GA-KFCM）准确度较模糊C均值（FCM）提高4.62%和26.96%。研究了面向运行特征的整体扇区分类,选取中国华东和中南地区97个扇区,采用GA-KFCM对提取的运行特征数据进行聚类分析,根据聚类结果定义出5种类型的扇区。通过仿真验证了分类合理性,同时表明对扇区不同运行特征的分析是将航空器空间行为和扇区繁杂程度及管制员工作负荷进行关联比较的有效途径。研究了面向交通状态的时变性扇区动态分类,以ATOM运行数据为基础,对交通流表征指标数据进行聚类分析,获取了4类历史交通状态数据。采用神经网络对扇区时变性交通状态进行判别预测,构建了扇区动态分类模型,设计多组对比实验对模型进行训练和寻优。验证表明扇区动态分类模型的判别预测精度可达98%。论文较系统的建立了管制扇区分类技术研究思路,研究并丰富了相关理论方法,有助于空中交通管理工作的发展,可以为动态配置、远程管制和新型岗位模式等创新发展提供理论支撑。
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