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基于多粒度和多尺度的机场滑行运行拥堵状态评估方法 

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申请/专利权人:中国民航科学技术研究院;中国民航大学

摘要:本发明公开了基于多粒度和多尺度的机场滑行运行拥堵状态评估方法,在建立航空器滑行行程时间、平均速度、交通密度和流量、等待时间、冲突次数、碳排放量等多维指标基础上,根据它们的最理想和最差状态,建立一个综合多因素的机场滑行运行拥堵状态多维评估模型,据此分析机场滑行网络在不同时间和空间尺度的微宏观运行拥堵状态,并动态诊断其存在问题、时间和地点。本发明能够帮助机场调度人员进行机场滑行运行拥堵状态评估和评判分析,为机场滑行调度的精细化管理提供数据支撑。

主权项:1.基于多粒度和多尺度的机场滑行运行拥堵状态评估方法,其特征在于,包括:根据全部航空器在机场滑行网络上的时空轨迹数据,从航空器滑行、滑行网络的局部和整体运行效率、排放和安全角度,建立单一和综合评估指标,据此分析机场滑行网络在不同时间和空间尺度的微宏观运行拥堵状态,并动态诊断其存在问题、时间和地点,其中,所述时空轨迹包括位置和时间;具体步骤如下:步骤1:构建航空器、场滑行网络的局部和整体运行的若干指标体系;步骤2:根据运行健康标准进行分类,自动诊断上述指标的运行状态;步骤3:在步骤1和步骤2的基础上,分别对航空器、场滑行网络的局部和整体运行的多个指标体系进行组合,获得它们的综合评分;步骤4:在上述基础上,根据航空器、场滑行网络的局部和整体运行的不同指标涵义差异,动态诊断其存在问题、时间和地点;根据全部航空器在机场滑行网络上的时空轨迹,计算它们的平均速度、行程时间、交通密度和流量,以及等待时间、冲突次数、碳排放量若干航空器运行指标,据此分析机场滑行网络在不同时间和空间尺度的多个微宏观运行指标,具体步骤如下:步骤1:数据准备,包括滑行网络的拓扑结构G=N,E和节点和之间边距离矩阵其中,N表示滑行网络节点集合,E表示滑行网络的节点连接边集合,航空器的速度v、行驶和等待过程碳排放系数p1和p2,以及每架航空器通过滑行节点的状态和途径相邻节点和的滑行路径并获取其在某机位的推出时刻显然地,若满足步骤2:动态跟踪航空器滑行轨迹,主要涉及任意航空器在节点或的等待时间或和达到时间或若航空器在路径上滑行,满足步骤3:计算任意每架航空器的运行指标,包括:里程行程时间平均速度冲突次数推迟延误时间碳排放量其中步骤4:计算滑行网络的局部运行指标,包括:相邻节点和的滑行路径的平均行程时间平均速度碳排放量某节点的冲突次数平均等待时间步骤5:计算滑行网络的整体运行指标,包括:平均行程时间平均速度平均等待时间总冲突次数总碳排放量总推迟延误时间

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百度查询: 中国民航科学技术研究院 中国民航大学 基于多粒度和多尺度的机场滑行运行拥堵状态评估方法

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