基于改进群组层次分析法的机场Ⅱ/Ⅲ类运行效益影响因素研究

为研究运输机场Ⅱ/Ⅲ类运行效益影响因素，参考相关规则及机场调研建立了Ⅱ/Ⅲ类运行效益影响因素指标体系，采用群组层次分析法，通过改进打分方式和k均值聚类算法对其进行优化。对比改进前后两种方法得出的指标权重结果，发现改进的群组层次分析法得出的权重差异明显，适合关键影响因素提取。最后分析场地改造、灯光系统升级改造等关键影响因素，对国内Ⅱ/Ⅲ类运行建设效益问题给出了相关建议。     

基于数据包网络分析法和TOBIT模型的机场客运效率修正评估方法

以2008-2019年京津冀区域的9个机场为例,探索基于三阶段DEA和TOBIT模型的高铁影响下机场客运效率修正评估方法,主要工作包括：采用DEA-BCC模型在第一阶段直接评估城市经济结构输入变量对机场客运综合技术、纯技术和规模三个效率的影响,采用SFA回归分析模型在第二阶段剔除高铁环境变量对输入变量的影响,再次运用DEA-BCC模型在第三阶段根据调整后的输入变量重新修正机场客运效率, 运用TOBIT模型回归分析输入变量与修正后机场客运效率间的关系。研究表明：(1)除了首都机场之外,大部分机场在多数年份的机场客运效率不足；(2)各个机场在不同年度的客运效率变化趋势各具特色,如滨海机场总体趋势上升,首都机场反复波动趋于效率均衡；(3)考虑高铁对民航影响后,各个机场在不同年度的第一和第三阶段客运三个效率之间呈现相同、增加、减少、或保持微变,如：2009-2011年首都机场保持不变。     

大型机场单通道U形机坪区推出等待点优化设计

为了提高大型机场单通道U型区高峰时段航班出港效率，研究了单通道U型区离港航班推出等待点位置。首先，将单通道U型区航班推出等待点位置选定问题、抽象为典型的TSP组合优化问题；其次，以典型高峰时段航班滑出U型区总耗时最短为目标函数，构建了基于航班计划的动态等待点模型；最后，结合问题特征及模拟退火算法基本理论，设计了双层模拟退火算法结构进行计算，并分别对上下层算法进行改进。仿真结果表明，所设计模型结合所设计算法可大幅度降低航班滑出U型区总耗时与机位延误时间。与传统推出方式相比，滑出U型区总耗时降低29.4%，机位延误总时间降低了79.9%，且平均计算时间为34.2秒，满足决策要求。可见，动态配置离港航班推出等待点位置，能够提高航班出港效率，为管制员决策提供优化方案     

考虑目的地机场繁忙程度的航班时刻优化

为研究考虑目的地机场繁忙程度的航班时刻优化问题，建立了目的地机场繁忙程度矩阵，并对目的地机场繁忙程度进行了分级，在满足延误水平的基础上，以最小的航班运行延误和对目的地机场产生的影响为总目标研究了基于目的地机场繁忙程度的航班时刻优化模型，将所建立的航班时刻优化模型与粒子群算法耦合，并以武汉天河机场为例对航班时刻进行优化。结果表明:优化后进场航班延误降低了48.58%，离场航班延误降低了44.88%，计算结果有效且符合实际。可见优化模型可行，能为机场航班时刻优化和改善延误问题提供重要的理论指导和技术支撑。     

基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测

滑出时间是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标，科学准确地预测离港航空器的滑出时间，对于提升场面运行效率至关重要。首先，分析了航空器滑出时间影响因素及相关性，构建了基于BP神经网络的航空器滑出时间预测模型。针对BP神经网络存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性欠佳等缺点，分别采用粒子群算法和麻雀搜索算法获取BP神经网络的最优权值和阈值，并采用我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了验证。结果表明：①滑出时间与半小时平均滑出时间、起飞队列长度、同时段滑行的离港航空器数量均有强相关性，与同时段滑入的进港航空器数量中度相关，与滑行距离和经过冲突热点区域个数相关性较弱；②考虑强相关和中度相关影响因素的4元组合预测模型的预测结果最佳；③智能优化算法通过获取神经网络的局部最优权重和阈值，可有效地提升航空器滑出时间预测结果的精度，但运算过程耗时也更长；④基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了1.13%，MAE减少了4.48s，RMSE减少了4.68s；基于SSA优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了3.05%，MAE减少了16.55s，RMSE减少了14.32s。     

基于排队网络模型的机场航班延误预测

机场航班量不断增长,必然会带来机场高峰时段延误水平的增加。因此机场延误水平的科学预测对确保机场运行效率具有重要意义。论文首先根据航空器运行特性建立机场排队网络模型；然后利用Lempel-Ziv算法计算不同时间尺度的航班时间序列复杂度,确定刻画航班延误的小时间尺度,由此确定排队网络模型参数,并用实例进行验证；最后运用AirTop仿真软件以全天平均延误、高峰小时平均延误作为关键指标,仿真得出机场延误水平变化趋势。通过将仿真数据与计算结果进行对比分析发现,机场排队网络模型能够较好的反应真实情况下的机场延误水平；而选用小时间尺度15 min进行机场排队网络模型参数计算,结果更贴近真实机场延误水平。     

绵阳机场雷暴概率预报研究

本文对于2001～2005年的5～8月期间的昼间(北京时08：00～20：00时)在绵阳机场出现的雷暴天气，将雷暴发生前12 h内和雷暴发生当时的地面天气形势和高空天气形势进行统计表明：绵阳机场周围的中低空都有槽线或切变线存在；地面气压场主要为匀形场、冷锋、低涡和鞍型场4种型式.针对不同的地面型式，采用多元线性回归和逐步回归的统计回归分析方法，建立雷暴概率估计方程.从而找出了不同型式下，影响雷暴发生的关键因子和预报的着眼点，为当地雷暴的概率预报提供了依据.     

大型旋转机械中非线性因素综述

综述了大型旋转机械中存在的非线性因素及目前的研究现状