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基于電子進(jìn)程單數(shù)據(jù)的航空器飛行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-22 15:09
【摘要】:隨著航空運(yùn)輸量的大幅度提升和航空運(yùn)輸任務(wù)的復(fù)雜多樣,以及民航可用空域的嚴(yán)重匱乏,這些現(xiàn)狀都給塔臺(tái)管制員的管制工作帶來(lái)了種種挑戰(zhàn),為了保證民航運(yùn)輸?shù)陌踩?管制員可以通過(guò)電子進(jìn)程單系統(tǒng),記錄各個(gè)航空器的飛行信息,配備航空器之間的距離,以避免發(fā)生碰撞和其他不安全事件。為了能夠更好的協(xié)助管制員的管制工作,本文基于電子進(jìn)程單系統(tǒng)龐大的歷史數(shù)據(jù),進(jìn)行分析研究,從而預(yù)測(cè)航空器的飛行動(dòng)態(tài)相關(guān)信息。主要結(jié)合了管制員的管制經(jīng)驗(yàn)與現(xiàn)有的飛行規(guī)則,針對(duì)航空器在不同飛行階段的飛行動(dòng)態(tài)進(jìn)行識(shí)別,并在航空器的飛行動(dòng)態(tài)信息識(shí)別方面,從高度、速度、航向三個(gè)角度進(jìn)行分類識(shí)別,采取正則表達(dá)式從電子進(jìn)程單數(shù)據(jù)中,提取航空器的飛行動(dòng)態(tài)信息,建立符合管制經(jīng)驗(yàn)的PHMM模型,從而實(shí)現(xiàn)航空器動(dòng)態(tài)信息的識(shí)別,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理預(yù)測(cè),與隱馬爾科夫算法基于時(shí)序建模,通過(guò)大量的歷史雷達(dá)數(shù)據(jù),對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行修正,從而建立符合管制經(jīng)驗(yàn)與飛行規(guī)則的HMM-BP混合模型,實(shí)現(xiàn)航空器飛行動(dòng)態(tài)的預(yù)測(cè),并對(duì)兩架航空器產(chǎn)生的飛行沖突情況進(jìn)行仿真驗(yàn)證,可有效的協(xié)助管制員工作,降低管控風(fēng)險(xiǎn)。
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)民用航空飛行學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:V355
【圖文】:

框架結(jié)構(gòu),框架結(jié)構(gòu),論文


論文框架結(jié)構(gòu)

流程圖,算法,框架,流程


事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù) 序列數(shù)據(jù)庫(kù)圖 2.4 事件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)闉樾蛄袛?shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)庫(kù)重復(fù)序列,即序列 s 在數(shù)據(jù)庫(kù)中重復(fù)出現(xiàn),并且其出現(xiàn)的頻 min sup,那么可以稱這個(gè)序列 s 是重復(fù)序列或者是頻繁序列[25]。序列的挖掘算法多年的發(fā)展,并在序列模式領(lǐng)域的不斷研究,目前取得很大的收獲。的挖掘劃分為三種,分別是;似 Apriori 算法算法主要是將長(zhǎng)序列進(jìn)行分割成短序列,將這些短序列進(jìn)行排列,生些備選序列進(jìn)行組合,從而生成長(zhǎng)序列的備選模式,這種算法主要有DE 算法、Apriori 算法等等[26],AprioriAll 算法框架,如圖 2.5 所示:

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