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- 基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）
- 作者： 李楠 焦庆宇 朱新华 王少聪 来源： Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 场面运行 滑行时间 深度学习 航空运输
- 描述： 随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。
- 时空网络下的航空器滑行路径动态规划
- 作者： 姜雨 陈丽丽 刘振宇 来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 路径优化 时空网络模型 Dijkstra算法 动态滑行
- 描述： 从航空器滑行过程的动态性出发,建立基于时空网络的大型机场航空器滑行调度模型,引入距离阻抗权重与转向阻抗权重对滑行路径进行优化,从而实现进离场航空器在滑行道系统内的路径动态调度。以国内某大型机场为研究对象,采用Dijkstra算法对模型进行求解,并与遗传算法仿真结果进行对比。结果表明,Dijkstra算法相比遗传算法在求解速度上有显著提升。引入的距离阻抗、转向阻抗也在一定程度上提升了航空器运行效率及旅客出行舒适度。
- 基于起飞飞机后侧跑道穿越的多跑道机场滑行效率研究
- 作者： 张智豪 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 多跑道机场 运行效率 遗传算法 路径优化 冲突解脱
- 描述： 基于起飞飞机后侧跑道穿越的多跑道机场滑行效率研究