基于隐马尔可夫过程的机场运行态势预测方法研究

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1、硕士学位论文基于隐马尔可夫过程的机场运行态势预测方法研究RESEARCHONAIRPORTOPERATIONALSITUATIONPREDICTIONBASEDONHIDDENMARKOVPROCESS谢燕雯哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：U491学校代码：10213国际图书分类号：629密级：公开工学硕士学位论文基于隐马尔可夫过程的机场运行态势预测方法研究硕士研究生：谢燕雯导师：张亚平教授申请学位：工学硕士学科：交通运输工程所在单位：交通科学与工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:：U49

2、1U.D.C：629DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringRESEARCHONAIRPORTOPERATIONALSITUATIONPREDICTIONBASEDONHIDDENMARKOVPROCESSCandidate：XIEYanwenSupervisor：Prof.ZhangYapingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringTransportationPlanningandSpeciality：ManagementSchoolofTransport

3、ationAffiliation：Science&EngineeringDateofDefence：June，2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着民航机场客货运输量的迅速增长，定期航线密布，机场的运行效率和服务能力受到空前挑战，从整体上对机场运行态势进行感知和预测是十分必要的，但是在整体感知的同时了解机场系统的内部结构能更有效地解决问题。针对内部结构预测问题，论文基于隐马尔可夫模型HHM构建机场运行态势的预测模型。从航班保障、机场核心

4、资源利用效率和起降效率三个方面选取机场运行态势的影响因素，确定进港时间平均偏离值、出港时间平均偏离值、保障完成时间平均偏离值、目标撤轮挡时间准确率、计算起飞时间准确率、跑道利用率、滑行道利用效率、机位使用效率、起飞架次和降落架次等十个指标作为机场运行态势的关键影响因素，计算分析提取的关键影响因素。层次化机场运行态势，应用模糊层次分析法FAHP方法确定各层级的权重，明确机场运行态势的态势值的定义及计算，通过问卷调查将机场运行态势值和十个关键影响因素的值划分为三个等级(等级1、等级2和等级3)，应用FAHP和FineKinney相结合的方法评估十个关键影响因素

5、的风险。基于HMM建立机场运行态势预测模型，阐述预测原理，预测机场运行态势的态势等级和机场运行态势的内部结构(即十个关键影响因素的等级)，验证预测结果的准确性和误差。以国内某枢纽机场为例，应用构建的预测模型，预测机场运行态势，并评估预测结果，对比HMM、自回归移动平均模型和灰色马尔可夫模型三种预测方法的准确率和误差。论文提出的HMM预测模型不仅能从整体上预测机场运行态势的态势值，还能预测其内部结构，更适用于民用航空新形势下机场运行态势的预测。关键词：机场交通；态势评估；隐马尔可夫模型；态势预测I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWithther

6、apidgrowthofpassengerandcargotrafficatcivilairportsandfrequentairlines,theairport’soperationalefficiencyandservicecapabilitieshavebeenchallengedunprecedentedly,theoverallperceptionoftheairport’soperatingsituationhasbeenfelt.Andforecastingisverynecessary,butunderstandingtheinternal

7、structureoftheairportsystematthesametimeastheoverallperceptioncansolvetheproblemmoreeffectively.Fortheproblemofinternalstructureprediction,thepaperbuildsapredictionmodelofairportoperationsituationbasedonHiddenMarkovModel(HMM).Selecttheinfluencingfactorsofairportoperationsituationf

8、romthreeaspectsofflightguarantee,