进场航空器跑道占用时间预测

摘要：

为了准确预估跑道占用时间(runway occupancy time,ROT),提出了一种将灰狼优化算法和随机森林算法结合的预测模型.首先基于ADS-B轨迹,根据纽瓦克自由国际机场的实际运行情况,提取出进场航空器的跑道占用时间;其次分析跑道出口选择、跑道出口角度、气象条件、跑道入口端速度、跑道出口端的速度、机型、航空公司对跑道占用时间的影响;最后利用灰狼算法实现随机森林参数优化(grey wolf optimization-random forests,GWO-RF),基于优化后的随机森林模型完成对进场航空器跑道占用时间的预测.实验结果表明,相比实验和文献中的其他方法,该方法对跑道占用时间的预测更为准确,预测值与实际误差值在10s内的占93.6%.研究结果可用于大型机场实际运行航班跑道占用时间预测.

关键词：跑道占用时间、机器学习、随机森林、灰狼优化算法

所属期刊栏目：23

分类号：V355(航空港（站）、机场及其技术管理)

资助基金：国家重点研发计划;中国民航大学民航航班广域监视与安全管控技术重点实验室基金

在线出版日期：2023-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：11437-11444