| 基于K-means的空中交通流模式识别 |
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| 引用本文： | 赵嶷飞,刘文,王红勇. 基于K-means的空中交通流模式识别[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(27) |
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| 作者姓名： | 赵嶷飞 刘文 王红勇 |
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| 作者单位： | 中国民航大学空中交通管理学院,天津,300300 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划；国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目；天津市应用基础与前沿技术研究计划 |
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| 摘 要： | 空域系统容量与空中交通态势密切相关。对空中交通态势的精确把握可有效降低当前大流量情况下的空域系统压力、提高管制员有效决策水平。提出了一种基于K-means聚类方法的空中交通流识别方法,有助于清晰把握空中交通整体态势。首先分析了空中交通流特性,然后根据雷达数据统计了主要航段在15 min内飞机架次,聚类识别为多种交通流模式,最后通过计算时段内所有飞机在扇区的总飞行时间,验证了该方法的有效性。
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| 关 键 词： | 交通拥挤 交通流模式 聚类 飞机架次 |
| 收稿时间： | 2014-05-06 |
| 修稿时间： | 2014-05-06 |
Air Traffic Flow Pattern Recognition Based on K-means |
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| ZHAO Yi-fei,and WANG Hong-yong. Air Traffic Flow Pattern Recognition Based on K-means[J]. Science Technology and Engineering, 2014, 14(27) |
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| Authors: | ZHAO Yi-fei and WANG Hong-yong |
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| Affiliation: | Cival Aviation University of China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | congestion traffic flow pattern cluster aircraft sorties |
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