基于FCM-SVM方法的时空航路网交通状态识别研究

• 作者: 张洪海 李桂毅 胡明华
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 航空运输 航路网交通态势识别 模糊聚类分析 支持向量机 航路网拥挤指数
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 569-573,578
• 页数: 6页
• 分类号: U491.2
• 字数: 4967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2018.04.008

摘要

识别时空航路网络交通状态,分析交通态势时空特性,可为管控航路交通拥挤提供科学依据.选取航段交通流量、交通密度和交通拥挤度作为评价参数,建立FCM航段交通状态等级划分模型,划分航路网航段交通状态等级;构建基于数据驱动的SVM航路网交通状态识别模型,计算路网交通拥挤指数,识别交通拥挤态势和拥挤瓶颈;采用雷达实测航迹数据对模型进行了验证,实验结果表明,模型符合实际,状态准确率较高,可用于航路网交通拥挤态势识别与监控.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡明华	南京航空航天大学民航学院	172	2019	24.0	36.0
2	张洪海	南京航空航天大学民航学院	68	560	14.0	21.0
3	李桂毅	南京航空航天大学民航学院	6	7	2.0	2.0