基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计

摘要：

为提升离港航班运行效率,根据机场协同决策规范(A-CDM)中关于离港航班可变滑行时间(EXOT)的有关规定,分析了相关影响因素.根据数据分析处理和民航专家知识建立了一种基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计模型.贝叶斯网是一种将概率统计应用于复杂领域、进行不确定性推理和数据分析的工具.应用其增量学习特点对模型进行动态调整,实现了对场面实时变化的把控.以国内某大型枢纽机场为例,使用期望优化(EM)算法实现了对随机缺失数据的处理,并验证了模型的有效性.对实验结果与该机场实际运行数据对比表明,所建模型能有效地估计离港航班滑行时间且具有较高的置信度.

关键词：航空运输、离港航班可变滑行时间、贝叶斯网估计、航班离港滑行过程、增量学习、期望优化算法

所属期刊栏目：54

分类号：U8(航空运输)

资助基金：国家自然科学基金U1533203;中央高校基本科研业务费基金项目3122014P003

在线出版日期：2019-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：66-71,203