基于L-M神经网络的空中交通复杂度评价方法研究

• 作者: 刘昕 卢炯 王建忠
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 航空航天
• 关键词: 空中交通管理 复杂度 神经网络 工作负荷
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: V355
• 字数: 3349字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2015.04.003

摘要

随着空中交通流量的不断增长,航班延误日趋严重,迫切需要在保持安全水平的前提下提高空中交通管理能力.针对这一问题,本文在给定的空域条件下,从交通流、飞行活动特征和冲突三方面提出空中交通复杂度的评价指标,并考虑了管制员工作负荷的因素.以进入扇区的流量、改变高度的航空器比例、航空器速度改变次数、航空器航向改变次数、航空器通过扇区的平均时间和冲突数量作为空中交通复杂度的参数,利用L-M神经网络算法建立空中交通复杂度评价方法的数学模型.通过一个具体的数值算例,对比了L-M算法与传统BP神经网络算法的计算结果,实验结果表明所提方法具有较高的逼近精度,验证了所提出方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昕	中国民航大学空中交通管理学院	14	40	4.0	5.0
2	王建忠	中国民航大学空中交通管理学院	13	24	3.0	4.0
3	卢炯	中国民航大学空中交通管理学院	2	5	1.0	2.0