原文服务方: 航空计算技术       
摘要:
为了提升对交通态势的认知理解,加强空域精细化管理能力,研究了基于交通态势的扇区聚类分析方法.借鉴已有研究成果,建立了航班分布和航班动态两类指标定量描述交通态势.利用主成分分析方法提炼指标信息;采用K-medoids聚类算法对多个扇区进行聚类分析;利用Dunn/DB指标评价聚类质量,确定最佳聚类数量.实例表明,所选指标可以较好地反映交通态势,基于主成分分析法可以提炼原始指标90%以上的信息,聚类分析方法有效识别了15个扇区的交通态势特征.
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文献信息
篇名 一种基于交通态势的扇区聚类分析方法
来源期刊 航空计算技术 学科
关键词 航空运输 交通态势 聚类分析 扇区 效能评估
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 计算方法
研究方向 页码范围 17-21
页数 5页 分类号 V355
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑洪峰 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
航空运输
交通态势
聚类分析
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
航空计算技术
双月刊
1671-654X
61-1276/TP
大16开
西安市太白北路156号
1971-01-01
中文
出版文献量(篇)
3986
总下载数(次)
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总被引数(次)
18592
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