基于双重力模型和人工神经网络的空中交通流量组合预测

• 作者: 张明 韩松臣 黄林源
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 空中交通管理 组合预测 四阶段法 双重力模型 GM-GRNN模型 马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 页码范围: 764-770
• 页数: 7页
• 分类号: V355.1
• 字数: 4267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2009.05.025

摘要

基于四阶段法,采用双重力模型,预测全国空域的交通流量OD分布.针对历史数据的随机性和周期性,建立灰色广义回归神经网络组合模型,得出空中交通流量的预测结果.采用马尔可夫链预测模型,分析了组合预测结果.算例分析表明,对比华北地区空中交通流量统计数据,与回归分析和广义回归神经网络模型的结果相比,本文模型预测结果的精度更高、更可信.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明	南京航空航天大学民航学院	115	765	16.0	23.0
2	韩松臣	南京航空航天大学民航学院	84	892	17.0	24.0
3	黄林源	南京航空航天大学民航学院	1	22	1.0	1.0