| 基于聚类分析的空中交通复杂性模式划分方法 |
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| 引用本文： | 王红勇,温瑞英,赵嶷飞.基于聚类分析的空中交通复杂性模式划分方法[J].科学技术与工程,2014,14(30). |
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| 作者姓名： | 王红勇 温瑞英 赵嶷飞 |
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| 作者单位： | 中国民航大学天津市空管运行规划与安全技术重点实验室,天津,300300 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目）;天津市应用基础与前沿技术研究计划 |
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| 摘 要： | 对不同复杂程度的空中交通运行状态进行模式划分有助于全面掌握空中交通运行特征。基于实际运行数据计算得出11个典型空中交通复杂性因子数据,提出了空中交通复杂性的相似性度量方法,基于K-means将空中交通状态划分为3个复杂性模式,并通过单因素方差分析验证了结果的合理性,最后分析了不同复杂性模式的统计特征。结果表明:大多数情况下交通状态处于中等复杂程度,其中高、中、低复杂性模式所占比例约为20%、50%、30%,复杂程度高的交通状态对应的管制员工作负荷也高,复杂性模式具有比较明显的时间分布特征。
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| 关 键 词： | 空中交通 交通复杂性 模式 聚类分析 |
| 收稿时间： | 2014/5/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/6/19 0:00:00 |
Air traffic complexity pattern classification method based on clustering analysis |
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| WANG Hong-yong
,
WEN Rui-ying
,
ZHAO Yi-fei.Air traffic complexity pattern classification method based on clustering analysis[J].Science Technology and Engineering,2014,14(30). |
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| Authors: | WANG Hong-yong WEN Rui-ying ZHAO Yi-fei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | air traffic traffic complexity pattern cluster analysis |
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