空中交通流量长期预测方法研究

论文摘要

空中交通流量管理是空中交通管理的重要组成部分。随着经济的迅猛发展,我国民航空中交通流量也在持续快速的增长。科学准确的空中交通流量长期预测不仅是空中交通流量管理各部门的决策依据,而且是空中交通流持续、畅通的有效保障。本文通过分析空中交通流量数据的特点,借鉴现有的空中交通流量预测研究成果,基于灰色系统理论和随机统计分析理论,建立了适合空中交通流量预测的各种模型。主要创新点如下:将灰色预测和马尔柯夫预测结合起来,用灰色模型来揭示空中交通流量长期发展变化的总趋势,用马尔柯夫模型来确定现象状态之间的转移,建立了空中交通流量的灰色-马尔柯夫预测模型。基于灰平面的理论,应用GM （1,1）模型群,对空中交通流量的未来值进行区间预测;然后,基于GM （1, N ）模型,对灰色区间预测的理论进行了拓广,建立了基于GM （1, N ）模型群的灰色区间预测模型。考虑空中交通流量的历史数据及其影响因素,可以将空中交通流量分为确定性流量和随机流量,确定性流量表现为稳定的增长趋势;随机流量表现为不规则的波动。本文首次在民航流量预测中考虑了随机流量,应用指数模型描述确定流量,应用正弦函数刻化随机流量,综合起来建立了随机的指数预测模型。通过对文中所建立的模型利用空中交通流量数据进行仿真,结果表明预测模型均能较好的反映空中交通流量发展趋势,并具有较高的测精度。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 民航发展中的空中交通流量
• 1.3 空中交通流量预测的意义
• 1.3.1 民航流量预测对于空管部门的意义
• 1.3.2 民航流量预测对于航空公司的意义
• 1.4 空中交通流量主要预测方法概述
• 1.4.1 空中交通流量预测方法研究现状
• 1.4.2 空中交通流量主要预测方法
• 1.5 本文的主要研究内容
• 第二章 灰色系统预测基本理论
• 2.1 灰色系统理论的产生
• 2.2 灰色理论的研究内容与基本原理
• 2.2.1 灰色理论的研究内容
• 2.2.2 灰色理论的基本原理
• 2.3 灰色系统建模
• 2.3.1 灰色建模机理
• 2.3.2 五步建模思想
• 2.3.3 灰数生成
• 2.3.4 GM （1,1） 模型
• 2.4 灰色预测
• 2.4.1 灰色预测的定义
• 2.4.2 灰色预测的类型
• 第三章 空中交通流量的灰色数列预测模型
• 3.1 灰色数列预测的定义和特点
• 3.2 基于残差修正的GM （1,1） 预测模型
• 3.2.1 累加生成
• 3.2.2 灰色理论建模
• 3.2.3 残差修正模型
• 3.2.4 仿真验证
• 3.3 基于残差修正的灰色－马尔柯夫模型
• 3.3.1 数据预处理
• 3.3.2 状态划分
• 3.3.3 计算状态转移概率矩阵
• 3.3.4 确定预测值的变动区间和预测值
• 3.3.5 数据后处理
• 3.3.6 基于残差修正的灰色－马尔柯夫模型预测步骤
• 3.3.7 仿真验证
• 3.4 小结
• 第四章 空中交通流量的灰色区间预测模型
• 4.1 灰平面
• 4.2 基于GM （1,1） 的灰色区间预测
• 4.2.1 GM （1,1） 预测模型
• 4.2.2 基于GM （1,1） 的灰色区间预测模型
• 4.2.2 仿真验证
• 4.3 基于GM （1, N ） 模型的灰色区间预测
• 4.3.1 GDP 预测模型
• 4.3.2 灰色GM （1, N ） 预测模型
• 4.3.3 灰色区间预测模型
• 4.3.4 灰色区间预测模型的方法
• 4.3.5 仿真验证
• 4.4 小结
• 第五章 空中交通流量的随机指数预测模型
• 5.1 空中交通流量的随机指数预测模型
• 5.1.1 指数预测模型
• 5.1.2 随机指数预测模型
• 5.1.3 空中交通流量指数随机预测步骤
• 5.2 仿真验证
• 5.3 小结
• 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者简介