基于BP神经网络的离港航班滑出时间预测

摘要：

针对离港航班在机场场面滑出时间的动态性、变化性和不确定性,提出一种基于BP神经网络的离港航班滑出时间预测方法.分析滑出时间影响因素及其相关性,讨论强相关、中度相关和弱相关的影响因素在滑出时间预测中的作用,采用我国中南某枢纽机场两周的实际运行数据对预测模型进行验证.实验结果表明,滑出时间与机场场面交通流强相关,与平均滑出时间中度相关,与滑行距离弱相关;考虑强相关和中度相关影响因素的5元组合预测模型的预测结果最佳,误差范围在±300 s的准确率高达96％;引入弱相关的影响因素后,6元组合预测模型的预测准确率反而有所降低.

关键词：滑出时间、BP神经网络、机场场面运行效率、协同决策、交通流

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技计划基金项目;四川省中央引导地方科技发展专项基金项目;中国民用航空飞行学院重点基金项目

在线出版日期：2022-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1039-1044