| 摘 要： | 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。
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