[发明专利]一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法

说明书

本发明公开了一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法，包括如下步骤：步骤一、构建飞行任务服务概率矩阵；步骤二、计算各类航空器在不同航线中的飞行期望值；步骤三、计算终端区中需求服务时间预期值；步骤四、计算预计最大可供给服务时间长度；步骤五、构建终端区容量计算模型；步骤六、对终端区容量计算模型进行修正，得到基于服务资源供需平衡的终端区容量的计算模型。本发明提出基于服务资源视角的终端区容量计算模型，能有效预测机场终端区小时时刻容量，或在容量已知的条件下测算扇区可同时接收空中交通服务的航空器最大数量，为终端区扇区划设以及流量告警工作提供了理论依据和参考。

技术领域

本发明涉及一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法。

背景技术

机场终端区作为航空运输网络的重要耦合区域，其容量限制和服务保障能力不足是延误产生和传播的主要原因。空中交通流量管理是目前减少延误，保证空中交通安全、缓解管制员工作负荷的最有效方案。在实施空中交通流量管理时，对终端区进行准确有效的评估是其主要任务和先期工作。因此，终端区容量评估算法的研究对于机场和空域的安全平稳高效的运行及管理具有重要意义。

目前，国内外对于终端区容量评估方法研究主要分为三类：数学模型构建及计算、计算机快速仿真以及管制员负荷分析法。在国外，Mitchell J等通过分析扇区空域的几何形状和随机天气模型，利用最大流最小割方法研究了空域航路最大容量模型；Janic M等基于管制员工作负荷量进行了容量评估，从管制程序、间隔规定以及服务规则三个角度研究了其对于空域容量的影响；Kageyama K等在对航线结构重新定义后，利用计算机仿真技术进行基于管制员工作负荷容量评估模型的建模。而在国内，董襄宁等对管制员工作负荷的评估方法进行分析，通过改进管制员工作负荷的容量评估模型，构建了新的终端区容量评估模型；李印凤等基于阻塞流网络理论和方法，建立了多运行场景下的终端区容量影响机理分析模型；沈丽楠等在终端容量评估中添加了延误水平作为影响因素，建立了延误时间与航空器数量之间的数学计算模型；黄海清等利用最大流最小割理论以及改进后的遗传算法，对比分析了军事活动下终端区容量的大小。彭瑛等将深度学习与终端区流量预测相结合，提出了考虑天气特征的多输入深度学习模型。毛利民等充分考虑了对流天气的影响，构建了基于随机森林的终端区预测模型。

传统的终端区容量数学模型的构建从一个或者多个影响因素出发，通过影响因素作为约束条件，设定相应的目标函数从而实现容量的计算。不同的数学模型考虑的影响因素不同，模型之间具有较大的差异性。虽然在一定程度上提升了特定场景下的终端区容量的计算精度，但是也增加了容量评估过程中操作的复杂性。在模型变量中，现有数学模型多数利用天气等随机因素作为约束变量。对于服务资源供需平衡问题考虑较少，忽略了服务资源对容量的影响。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点，本发明提出了一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法，包括如下步骤：

步骤一、构建飞行任务服务概率矩阵；

步骤二、计算各类航空器在不同航线中的飞行期望值；

步骤三、计算终端区中需求服务时间预期值；

步骤四、计算预计最大可供给服务时间长度；

步骤五、构建终端区容量计算模型；

步骤六、对终端区容量计算模型进行修正，得到基于服务资源供需平衡的终端区容量的计算模型。

与现有技术相比，本发明的积极效果是：