基于SEIR模型的大面积航班延误传播

为研究大面积航班延误在机场间传播的规律,通过构建空中交通网络,并基于SEIR(susceptible-explored-infected-recovered)模型的基本思想,分析大面积航班延误发生时节点状态的变化规律,建立大面积航班延误传播模型,并进一步讨论模型中各个参数变化对航班延误传播的影响。算例分析表明,建立的模型可以用来描述大面积航班延误传播特性。     

加强空中交通管理,减少航班延误现象

空中交通安全,维护空中交通秩序,保障空中交通畅通。它包括空中交通服务（Air Traffic Service,ATS）、空域管理（Air SpaceManagement,ASM）和空中交通流量管理（Air Traffic Flow Management,ATFM）三大部分。本文将从这三个方面对如何加强空中交通管理,减少航班延误现象进行探讨。     

空中交通网络流系统拥堵程度评估

为解决日益严重的空中交通拥挤和拥堵问题,提出从空中交通流的角度出发,区分界定空中交通拥挤和拥堵,并建立拥堵程度评估模型来评估空中交通网络的拥堵程度。空中交通拥堵发生时可将系统划分为非延误部分和延误部分,建立拥挤程度评估模型评估空中交通网络的拥挤程度,建立延误程度评估模型评估空中交通网络延误程度,对两个部分分别赋予不同权重建立空中交通网络拥堵程度模型。最后采用某大型机场发生的某次空中交通拥堵作为算例数据,结果证明了模型是可行的。     

基于复杂网络的多机场航班延误传播分析

为了研究多机场间航班延误的传播机理,将机场作为节点,航线作为边构成复杂网络。通过分析传染病传播过程与机场间航班延误传播过程的相似性,借鉴经典传染病传播模型(SIR)的思想,并考虑不同机场间延误传播的差异,提出机场重要度的概念,构建了多机场航班延误传播模型。对多机场航班延误传播过程的仿真结果表明:在多机场网络中,初始延误机场不同以及机场重要度不同,延误传播效果不同,但延误传播规律保持不变。对网络中重要机场进行相应管控会使发生延误的机场数量峰值下降,且按照介数值确定需进行管控的重要机场,网络中发生延误机场数量峰值下降率最大。可见,该模型可以客观反映多机场间航班延误传播的动态过程和变化规律,并可为延误的预防和恢复提供理论依据。     

基于贝叶斯网络的机场航班延误因素分析

中国民航业近年来快速发展,航班量增多、航班密度逐步加大,许多资源配置的矛盾也日益凸显出来。机场大面积航班延误难以避免。针对上述问题,在航班延误波及分析的基础上,建立机场航班延误的贝叶斯网络分析模型。通过机场航班数据网络学习和测试,得到了不同因素对机场航班延误的影响程度、不同时间段的延误情况,为机场当局解决大面积航班延误提供决策依据。     

基于灰色聚类的大面积航班延误的延误程度评估

为准确评估大面积航班延误的延误程度,分析了空中交通网络中大面积航班延误的形成过程,在分析人、机、环、管等影响大面积航班延误程度的因素的基础上,选取能表征大面积航班延误程度的节点、航线、到达关联节点指标.基于空中交通网络流系统建立了大面积航班延误程度评估的指标体系.利用层次分析法和熵理论方法,组合赋权确定各指标权重.建立了评估大面积航班延误程度的灰色综合聚类评估模型.选取2019年某发生大面积航班延误的空域进行航班延误程度评估.算例分析结果表明:运用该模型所评估的发生大面积航班延误的空域的延误程度与实际情况相符.     

大面积航班延误下的协同决策过程

民航业的蓬勃发展带来了航班延误这一新的问题。针对大型枢纽机场大面积航班延误的情况,基于多目标优化的思想,建立了多阶段多目标多部门的应急协同决策模型。该模型能够结合多部门意见,并随着事态的发展对决策进行动态调整。模拟实验表明该模型可以实现科学决策,对于实际的应急决策问题具有重要的意义。     

基于动态优化的进出港航班排序模型

针对当前终端区排队模型将进港航班与出港航班分别排序的现状,建立了基于动态优化的进出港航班排序模型.该模型将进港与出港两个过程当作一个整体来考虑,减轻了管制员的工作负荷,可将由主观因素造成的损失降到最小.模型算法动态的将出港航班插入到达流中,每次插入后对受影响的航班进行重新调整,实现了进出港航班的动态合并.基于对管制现实需要的考虑以及计算量的优化,引入了位置交换约束参数.该算法结合实际数据,在仿真实验中与先来先服务方法相比,取得了较好的结果,表明本算法具有较强的可行性.     

空中交通短期流量管理的动态网络流模型

针对优化调度空中交通短期流量的迫切需求,研究空中交通管制区的网络结构和确定容量条件下空中交通流的动态行为,给出了空中交通短期流量管理的多品种动态网络流模型的数学描述(ST-TFMP);并就管制区内现有飞机的疏散问题对原模型进行了改进.利用北京管制区某日高峰飞行时段的到达流量实际数据,在不同场景下对模型进行了仿真验证,结果表明空中交通短期流量管理的动态网络流模型有着较好的计算性能.     

基于空中交通流的空中交通网络拥挤程度评估

为解决空中交通流量日益增多导致的空中交通拥挤和拥堵问题,本文从空中交通流角度出发,区分空中交通拥挤和拥堵,通过建立拥挤程度评估模型来评估空中交通网络中拥挤程度。首先从容量和流量的角度区分并界定空中交通拥挤和拥堵的概念,同时借鉴道路交通思想,将空中交通分为畅通、正常、拥挤和拥堵四种状态。然后从空中交通流角度分析判定空中交通拥挤,提出拥挤状态门限区间,建立多种情况下的空中交通拥挤评估模型。最后引用某大型繁忙机场某时段的航班数据作为算例。结果表明,所建立模型可以用来评估空中交通网络拥挤程度。     

城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

网络拥塞控制系统建模及流量控制器设计

在考虑多回路时延、网络负载动态变化和高优先级业务影响的前提下,基于流体流理论,推导建立了可调服务速率的业务流量控制数学模型,并提出了一种简单实用的流量控制算法,所得出的控制机制适用于高优先级业务和"尽力而为"业务共存的网络环境,较好地克服了网络传输时延的影响,并对该控制机制的稳定性、抗干扰性、鲁棒性和公平性进行了仿真试验。     

广义空中交通流建模综述

空中交通流建模是研究空中交通系统拥堵规律和演变机理的重要手段。面向集权式管控下空中交通流广义属性,将空中交通流模型分为"以流为中心"和"以人为中心"两类,评述各类广义交通流模型的核心理念、建模方法、主要特点和适用范围,强调了空中交通流建模中"人-流"关系的重要性;针对当前交通流建模亟需突破的瓶颈和未来空中交通发展需求,从粒度差异化、行为随机化、"人-流"一体化、复杂性视角和未来适应性5个方面提出了广义空中交通流建模的发展趋势,为开展空中交通基础理论和应用技术研究提供参考借鉴。     

城市道路间断交通流阻塞量化方法研究

为了反映城市道路间断交通流实际运行状态以及交通系统参与者对交通拥挤的感受程度，提出了间断交通流阻塞度的概念．采用行程速度与排队长度占路段长度比例作为阻塞度的判别指标，并应用模糊算法对阻塞度进行量化，建立了相应的隶属度函数与模糊判断规则体系，形成了间断交通流阻塞度的量化计算方法．最后通过应用张家港市长安路的实例数据分析了交通阻塞度的变化规律．     

交通拥堵情况下一种基于模糊神经网络的路径选择方案

在确立了交通拥堵情况下路径选择指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的交通拥堵路径评估模型。该网络具有五个因子输入,一个衡量路径花费时间的输出,总共三层的结构,且输入层具有对输入参数进行模糊化的能力。利用实际样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小。     

流媒体传输的模糊自适应预测拥塞控制

为保证网络流媒体传输质量,在流媒体的传输中多采用有效的拥塞控制策略.本文给出了一种更有效的流媒体传输的拥塞控制算法.基于模糊算法给出了模拟的网络传输模型,采用能克服较大传输延时的预测控制解决缓存器的排队预报问题,采用自适应控制算法解决缓存器溢出问题.多种算法有机组合,解决了通过网络的流媒体传输.     

基于空中交通网络节点最大流的性能分析

以减少空中交通延时为目的,从理论角度研究了空中交通网络的最大流.利用离散时间消失排队系统,计算得到了机场节点最大流的理论上界,并且对该理论上界进行了性能分析.通过仿真实验,验证了方法的有效性.     

基于复杂网络的空中交通流分形特征分析

为准确把握空中交通流量变化规律,掌握空中交通系统内在特性,需要对空中交通流时间序列进行基于复杂网络的分形特征分析。收集空中交通流量数据,利用可视图方法构建复杂网络模型,分析网络拓扑结构,验证了该网络度分布服从幂律分布,拟合直线斜率为-2.086,证明了网络是无标度网络,具有单分形特征。验证了覆盖整个网络所有节点所需要的最少盒子数目与盒子直径成幂律关系,拟合直线斜率为-0.212 1,相关系数为-0.872 2,再次证明了网络具有单分形特征。通过验证网络广义分形维数关于参数的图像为非线性,拟合直线斜率分别为-1.942、-1.936、-1.78,相关系数均在0.8以上,拟合效果较好,证明了网络具有多重分形特性。通过计算重整化前后网络的幂指数相似,证明了网络具有自相似性。结果表明,应用复杂网络的理论分析空中交通流时间序列是可行有效的,为进一步深入应用研究奠定了基础。