【摘 要】
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对机场拥挤机理进行分析;从后果类指标入手,提出基于饱和度的拥挤等级评价方法,建立机场拥挤5色预警等级,从原因类指标入手,提取出分别刻画机场容量和需求的5个拥挤特征指标;提出了
【机 构】
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天津大学计算机科学与技术学院,中国民航大学空中交通管理研究基地
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对机场拥挤机理进行分析;从后果类指标入手,提出基于饱和度的拥挤等级评价方法,建立机场拥挤5色预警等级,从原因类指标入手,提取出分别刻画机场容量和需求的5个拥挤特征指标;提出了基于聚类的神经网络分类算法;利用ATL机场实际航班数据进行实例验证,拥挤等级预测的准确度达到80%,预测效果优于BP神经网络。结果表明,提出的方法预测效果较好,具有一定的实用性。
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