基于SOM的我国民用机场分类研究

• 作者: 张婷 杨柳 白钊
• 来源期刊: 交通运输工程与信息学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 机场分类 自组织特征映射网络(SOM) 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 80-84
• 页数: 5页
• 分类号: V351
• 字数: 4090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4747.2015.01.014

摘要

科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位，为机场发展及评估提供可靠依据，具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素，运用神经网络技术中的自组织映射（Self-Organizing Map，文中简称SOM）将我国民用机场进行了细分，并分析了各类机场的特点。结果表明，SOM能很好地应用于我国民用机场分类，是一种科学、有效的分类方法。