基于聚类分析的空中交通复杂性模式划分方法-论文.pdf

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1、第!"卷#第$%期#&%!"年!%月科#学#技#术#与#工#程#;34-?@&%!"!'(!!!)!*"&%!"#$%+%&(&+%*#,-./0-/1/-2034356708905.0//:.05!#&%!"#,-.<1/-2<905:5<基于聚类分析的空中交通复杂性模式划分方法王红勇#温瑞英#赵嶷飞"中国民航大学天津市空管运行规划与安全技术重点实验室$天津$%%$%%#摘#要#对不同复杂程度的空中交通运行状态进行模式划分有助于全面掌握空中交通运行特征#基于实际运行数据计算得出!!个典型空中交

2、通复杂性因子数据!提出了空中交通复杂性的相似性度量方法!基于CFF/70K将空中交通状态划分为$个复杂性模式!并通过单因素方差分析验证了结果的合理性!最后分析了不同复杂性模式的统计特征#结果表明'大多数情况下交通状态处于中等复杂程度!其中高"中"低复杂性模式所占比例约为&%I"*%I"$%I!复杂程度高的交通状态对应的管制员工作负荷也高!复杂性模式具有比较明显的时间分布特征#关键词#空中交通##交通复杂性##模式##聚类分析中图法分类号#;$**%####文献标志码#E##持续增长的空中交通流*纷繁多变的空域限制同取

3、值范围的同一复杂性因子显然也体现了不同的导致当前空中交通系统的复杂程度剧增*安全压力复杂程度'因此$在依据不同复杂性因子对空中交加大'研究空中交通系统的复杂性$可以更客观地通状态进行多个维度的评价后$如何对具有相同复把握其运行规律$有助于精确度量管制员工作负荷$杂程度的交通状态进行分类$并研究分析每一类别(!)已成为国内外空中交通管理领域的热点'A35+的复杂性特征就显得非常必要'T3:8等人通过问卷调查方法确定复杂性因子$利用聚类分析是研究,物以类聚-的一种数理统计回归分析方法计算并验证复杂性因子权重*建立复方法$

4、可将大量数据点的集合依据某些特征加以归(&)杂性计算模型$最后实现空中交通复杂性分析'类$在诸多领域的分类问题中有着广泛的应=E,E等单位和组织提出了动态密度的概念$用来(!%!!$)用'现选取厦门地区&%!$年D月至&%!"年&反映扇区航班流的活动特征对管制员工作负荷的影月期间%)&%%到&!&%%的实际雷达数据$计算统计响程度$涉及的交通复杂性因素包括动态特征*航空了!!个典型空中交通复杂性因子$利用CFF/70K将($!*)器密度和冲突因素等'杨家忠等人通过雷达管复杂性因子结果聚类为$种复杂性模式$并对每一制模

5、拟实验$验证了扇区内航空器数量以及航空器模式的复杂因子特征*通话负荷特征以及时间分布的飞行速度*飞行高度的动态变化特性都会影响管特征进行了统计分析'采用聚类分析方法将代表不(')制员的脑力负荷'丛玮等人选取灰色关联聚类同复杂性程度的空中交通状态划分为若干个复杂性方法挖掘复杂性因子的分布规律$对复杂性指标进模式$有助于全面把握空中交通运行特征$对管制员(()行了精炼'闫海军等人建立了包括静态*动态两排班管理*动态容量管理提供依据'方面的复杂性评估模型$并应用于终端区的空中交通评估())'王红勇等人基于航空器迫近效应*冲

6、突+,空中交通复杂性评价(D)效应等提出了&种扇区交通复杂度的计算方法'+-+,评价因子现有研究主要侧重于完善复杂性因子*修正复空中交通复杂性评估指标应反映交通流总量*杂性因子权重*扩展复杂度应用等方面$较少涉及不交通动态性*交通密度性*交通多样性的特征$如果同复杂程度的分类研究'众所周知$空域系统的服某一交通因素发生变化时$会影响特定交通状态的务能力与日趋丰富的复杂性因子密切相关$不同的处理难度*交通混乱程度或者管制过程的灵活程度复杂性因子可能会体现相同的交通复杂程度$而不等方面$则该因素可以作为交通复杂性评价因子

7、'根据这个原则$结合我国实际空中交通管制工作特&%!"年*月&(日收到国家自然科学基金委员会与中国民用航空征$归纳总结出可以量化的!!个典型空中交通复杂局联合资助项目"Q!$$$!%)#*天津市应用基础与前沿技术性评价因子$包括&时段流量"S!&架次#*最大瞬时研究计划"!"bB]=bB%"*%%#和中央高校基本科研业务费"ae^&%!&A%%!#资助流量"S&&架次#*平均瞬时流量"S$&架次#*航向改第一作者简介&王红勇"!D(D!#$男$山西洪洞人$硕士$助理研究变超过!*>的航空器数量",!&架次#*速度改变

8、超过员'研究方向&空中交通管理'9+F7.4&!$D&%)!D$D'G!'$@-3F'$%期王红勇$等&基于聚类分析的空中交通复杂性模式划分方法&($表+,复杂性指标预处理结果!/012+,!D2?42:42/:728:42;<1:65967?12U>:J72:4>9;年月日时分S!S&S$,!,&,$@!@&@$@":!&%!$D!)%R!<