基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测
【类型】期刊
【刊名】科学技术与工程
【关键词】 机场场面运行效率,粒子群优化,麻雀搜索算法,BP神经网络,滑出时间
【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,构建了基于反向传播(back propagation, 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,分别采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值,并采用中国中南某枢纽机场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: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;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;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;基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)提升了1.13%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)减少了4.48 s,均方根误差(root mean squared error, RMSE)减少了4.68 s;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16.55 s, RMSE减少了14.31 s。
【年份】2023
【作者单位】中国民用航空飞行学院空中交通管理学院;
【期号】01
【页码】414-421
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- 2、航空遥感系统减振平台结构设计与主动减振方法研究 作者:孟龄赫. 年份:2023
- 3、航空遥感系统减振平台结构设计与主动减振方法研究 作者:孟龄赫. 年份:2023
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- 6、航空遥感系统减振平台结构设计与主动减振方法研究 作者:孟龄赫. 年份:2023