[发明专利]一种基于GABP神经网络的管制员工作负荷的预测方法及系统在审
| 申请号： | 201510642765.X | 申请日： | 2015-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN105160201A | 公开（公告）日： | 2015-12-16 |
| 发明（设计）人： | 裴锡凯;张建平;丁鹏欣;程延松;周自力;吴振亚 | 申请（专利权）人： | 成都民航空管科技发展有限公司;中国民用航空总局第二研究所 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 殷瑞剑 |
| 地址： | 610041 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种管制员工作负荷预测方法即系统，所述方法包括如下步骤：步骤1：确定BP神经网络拓扑结构，采集不同时段的扇区交通流态势指标样本、建立样本集；步骤2：利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，进行网络训练，输出优化后的BP神经网络；步骤3：根据输入的扇区交通流态势指标实时数据，通过步骤2优化的BP神经网络预测管制员工作负荷指数；步骤4：若测管制员工作负荷指数的结果符合预设条件，则响应警告。本发明可以提高管制员工作负荷预测结果的可靠性，本方法能够满足空中交通管制单位对管制员工作负荷进行实时预测和告警的实际需求，对于提升管制运行管理水平、优化管制空域结构具有数据支持作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gabp 神经网络 管制 工作 负荷 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种管制员工作负荷预测方法，其特征在于，包括步骤：步骤1：确定BP神经网络拓扑结构，采集不同时段的扇区交通流态势指标样本、建立样本集；步骤2：利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，进行网络训练，输出优化后的BP神经网络；步骤3：根据输入的扇区交通流态势指标实时数据，通过步骤2优化的BP神经网络预测管制员工作负荷指数；步骤4：若测管制员工作负荷指数的结果符合预设条件，则响应警告。
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G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
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