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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡的空中交通擁擠評價方法研究

    2019-08-06 07:23:36路佳文孫琪
    科學與財富 2019年21期
    關鍵詞:終端區(qū)空中交通BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    路佳文 孫琪

    摘 要:空中交通擁擠的識別是一個需要深入研究的問題。結合國內空中交通擁擠情況日益嚴重的現(xiàn)狀,在參照道路交通擁擠識別方法的研究基理論上,加入空中交通的特性,構建了基于終端區(qū)的空中交通擁擠識別體系,其中通過對衡量指標的分析,在此基礎上引入飛行延誤時間和管制員工作負荷兩個新的指標,之后依據(jù)擁擠指標對擁擠態(tài)勢進行了等級劃分,通過構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對終端區(qū)空中交通擁擠態(tài)勢進行快速、準確的初步識別,為空中交通安全評估和管理決策提供依據(jù)。

    關鍵詞:終端區(qū);空中交通;擁擠;判別指標;BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    一、研究背景及意義

    近年來,伴隨著我國經(jīng)濟實力的快速提升,民用航空空中交通迅猛發(fā)展,與之而來的是在空域資源有限的條件下,日益增多的空中交通需求與空域容量開放的不平衡,從而導致了空中交通擁擠現(xiàn)象的日益嚴重。空中交通擁擠已經(jīng)導致了一系列嚴重的交通問題,如:飛行間隔降低,飛行安全性下降;擁擠造成燃油消耗增加,飛行時間和航班延誤增大,降低航空公司經(jīng)濟效益;飛行沖突增加、管制調配難度加大,增加管制員負荷,導致運行效率低下;飛行器污染物排放增多,加劇對環(huán)境的污染程度等。這些問題已經(jīng)成為空中交通進一步發(fā)展的一大桎梏,成為我們當下亟待解決的一大難題。

    二、空中交通擁擠特性分析

    空中交通擁擠主要表現(xiàn)在兩個方面,一方面是交通量過大,另一方面是則是交通情況復雜。

    要研究空中交通擁擠特性,就要建立相應的擁擠等級。結合道面擁擠評估及前人對空中交通擁擠的評估方法,基于交通流的不同狀態(tài),可以將空中交通分為暢通、穩(wěn)定、輕微擁擠、擁擠等四個等級。

    (1)暢通狀態(tài)

    空中交通暢通是指航路上飛機很少,交通流量較小,飛行間隔較大,飛行速度可以保持在較大或正常的水平,

    (2)穩(wěn)定狀態(tài)

    空域內飛機數(shù)量增加,飛行間隔有所減少,飛機之間出現(xiàn)一定的跟馳現(xiàn)象,但是交通秩序依舊良好,交通復雜性較低,

    (3)輕微擁擠狀態(tài)

    飛機之間的跟馳現(xiàn)象加強,交通流存在不穩(wěn)定性,當出現(xiàn)干擾時,部分飛機受到影響,會進行降速、調高、改變航向或機動盤旋等待等措施。

    (4)擁擠狀態(tài)

    飛機之間出現(xiàn)了明顯的跟馳現(xiàn)象,飛機流波動較大,容易受到外界因素的干擾,造成大量飛機的機動飛行甚至滯留,飛機密度很大,飛行情況復雜,飛行沖突增加,交通效率很低。

    三、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的終端區(qū)交通擁擠評價體系

    (一)擁擠指標選取

    本章采用飛行延誤、管制員工作負荷以及飽和度來作為終端區(qū)的擁擠評價參數(shù)指標。而對于一個終端區(qū)而言,它的容量是一定的,因此可以將飽和度簡化為交通量參數(shù)。

    (1)管制員工作負荷

    該指標能在一定程度上反應航空器在空域內的飛行復雜特征。在其他條件一定的情況下,管制員管制頻率越大,管制工作負荷越大,表明飛行秩序越差,飛機之間存在許多沖突,而這一對應時間內的空中交通擁擠情況越嚴重。

    (2)交通量

    交通量指的是某時間內進入某一終端區(qū)的飛行器的總數(shù)量,可以從宏觀角度反映出終端區(qū)一定時間內的航班規(guī)模,即交通流的密集程度。一定條件下,交通量變大,航路內的不穩(wěn)定因素也會隨之增大,空域交通環(huán)境越復雜,可調控的空間范圍越小,越容易引發(fā)空中交通擁擠問題。而反之,交通量越小,航路相對穩(wěn)定,可調控范圍越大,航路發(fā)生擁擠的可能性也會降低。其計算公式如下:

    Q=N/T

    其中Q為單位時間內空域的交通量;N為一段時間內進入的航空器數(shù)量;T為觀測時間。

    (3)飛行延誤

    飛行延誤能反映出飛機的局部沖突情況。在一定條件下,飛行延誤越大,需要飛機做出的機動就越多,局部空域的空中交通越復雜。假設所有的飛機類型相同,速度一定,不受風向風速等條件影響,通過觀測飛機從某一位置報告點飛往另一位置報告點的時間來統(tǒng)計飛行延誤。

    (二)終端區(qū)BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建立

    本文采用交通量(飽和度)、管制員工作負荷以及飛行延誤三個飛行參數(shù)作為擁擠衡量指標,所以輸入層節(jié)點數(shù)為3;輸出的結果應當是擁擠等級,擁擠等級我們分為1-4,所以輸出層節(jié)點數(shù)為1。

    一般來說,三層網(wǎng)絡隱層神經(jīng)元的數(shù)量p與輸入層的神經(jīng)元數(shù)量n,輸出層m之間存在著近似的數(shù)學關系: 。

    因此,可大致判斷所設計的神經(jīng)網(wǎng)絡的隱層神經(jīng)元數(shù)量為7。但是隱層神經(jīng)元數(shù)量不是一個定值,需要不斷的調整以適應實際訓練的驗證,直到達到學習訓練的最佳效果

    基于灰色聚類方法來判斷空中交通擁擠等級,以此獲取可以用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的樣本數(shù)據(jù)。

    四、終端區(qū)空中交通擁擠識別

    (一)數(shù)據(jù)處理

    表4.1列出20組華東管制區(qū)某一終端區(qū)的雷達顯示數(shù)據(jù),每3min一組,包括模型中所涉及的交通量、飛行延誤以及管制員工作負荷等重要參數(shù)指標。

    通過對終端區(qū)大量數(shù)據(jù)進行分析,并參考相關資料文獻,確定各聚類指標的分類標準,如表4.2所示。

    根據(jù)白化權函數(shù)得出灰色聚類系數(shù),得到擁擠識別結果

    (二)計算結果

    用灰色聚類將數(shù)據(jù)進行處理,將得到的聚類數(shù)據(jù)結果作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的樣本數(shù)據(jù),以歸一化后的交通量、飛行延誤及管制員工作負荷為三個輸入量,以灰色聚類判別的擁擠等級為輸出量,代入構建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡中進行訓練,其訓練結果如下:

    數(shù)值1-4分別對應了空中交通的四個擁擠等級,即暢通、穩(wěn)定、輕微擁擠、擁擠。從圖表可以看出輸出值與樣本數(shù)據(jù)的變化趨勢一致,除了個別數(shù)據(jù)外,判別等級大致相同,其中圖顯示了誤差的變化情況,從中我們能直觀的看出判別不一致的情況。經(jīng)統(tǒng)計,圖中共288組數(shù)據(jù),其中26組數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大誤差,262組數(shù)據(jù)吻合,判別準確度高達到91%,能夠比較快速準確的進行擁擠態(tài)勢的初步判別。

    五、總結展望

    空中交通擁擠識別是一個龐大復雜的研究課題,前人雖然已經(jīng)做了許多研究努力,但是現(xiàn)實中的擁擠問題依舊存在且越演越烈,需要我們不斷地加以研究、完善。本文存在以下幾點不足:

    (1)適用范圍小,只涉及終端區(qū)的空中交通擁擠識別,沒有考慮其他飛行階段的擁擠情況。不同的飛行階段其飛行特征不同,空中交通擁擠影響因素也是不同的。

    (2)本文的研究都是建立在理想的氣象條件及飛行條件下的,沒有考慮突發(fā)因素對空中交通擁擠造成的影響,即突發(fā)性交通擁擠。

    (3)衡量指標雖然改善,但是仍然不能將擁擠帶來的影響表征到每一架航空器上,決策管理需要整體調劑,而不能簡便調節(jié)以改善飛行環(huán)境。因此,需要更多的衡量指標來豐富空中交通擁擠識別體系,使其更加具化。

    (4)由于無法獲取大量的真實空中交通數(shù)據(jù),本文的算例分析只采用了一百多組數(shù)據(jù),雖然在這些數(shù)據(jù)的表現(xiàn)來看模型的準確性很高,但是仍需要大量數(shù)據(jù)的驗證支撐。

    (5)空中交通擁擠管理除了受到擁擠本身的影響,還受到人的選擇行為的影響。空中交通擁擠不僅是流量與容量之間的平衡問題,也是航空公司與交通管制部門的平衡問題,是飛行效益最大化與交通環(huán)境最優(yōu)化之間的平衡問題。因此,不同的目標對決策也有很大的影響。

    空中交通擁擠問題是一個長期的、復雜的系統(tǒng)工程性問題,需要運用不同的學科交叉完善,以新的思路、新的方法來對其進行探究,為空中交通管理提供強大的理論依據(jù)和方法支撐,以此來豐富、完善空中交通擁擠理論體系。

    作者簡介:

    路佳文,出生年月:1994.03,性別:男,民族:漢,籍貫(精確到市):山西省晉城市.

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