基于FCM-粗糙集的多扇区交通拥挤识别方法研究

摘要：

通过分析管制扇区交通时空拥挤特征,基于雷达航迹数据建立了多扇区交通拥挤识别模型.建立当量交通量、接近度、饱和度、交通密度4个多扇区拥挤特征指标,采用FCM(模糊C均值聚类算法)和粗糙集理论,对扇区拥挤程度进行划分和识别,并以中南地区区域管制扇区数据进行了实例验证.实验结果表明,扇区的拥挤态势受扇区多种宏观和微观特征的共同影响,且拥挤识别模型计算可行、识别效率较高.多扇区交通拥挤识别对空域规划、空管辅助决策、空中交通流量管理具有一定的应用价值.

关键词：航空运输、空域拥挤、多扇区交通拥挤识别、FCM、粗糙集

所属期刊栏目：17

分类号：U268.6(机车工程)

资助基金：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China61573181,U1333202;中央高校基本科研业务经费专项资金项目/Fundamental Research Funds for the Central UniversitiesNJ20140016

在线出版日期：2018-01-12（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：141-146