一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术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。供了理论依据和参考。供了理论依据和参考。

【技术实现步骤摘要】
一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法


[0001]本专利技术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。

技术介绍

[0002]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。
[0003]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。
[0004]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。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的上述缺点，本专利技术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。
[0006]本专利技术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：
[0007]步骤一、构建飞行任务服务概率矩阵；
[0008]步骤二、计算各类航空器在不同航线中的飞行期望值；
[0009]步骤三、计算终端区中需求服务时间预期值；
[0010]步骤四、计算预计最大可供给服务时间长度；
[0011]步骤五、构建终端区容量计算模型；
[0012]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。
[0013]与现有技术相比，本专利技术的积极效果是：
[0014]为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，本专利技术提出基于服务资源视角的终端区容量计算模型。首先，根据终端区航线网络构形、交通流特性以及空域安全保障能力要求，分析了终端区容量与服务资源消耗之间的供求关系。然后，定义飞行服务概率矩阵，建立了终端区需求服务时间模型和最大可供给服务时间模型。基于服务资源供需平衡，构建终端区容量预测模型。最后，通过仿真对模型有效性进行验证。实例计算结果表明，模型计算结果与仿真结果得到的极限容量和修正容量差值皆小于0.3架次/小时。两者所得结果与实际运行情况相符，由此证明了该模型的有效性和可靠性。当容量已知时，利用本专利技术的模型，可计算得到繁忙时刻该终端区内同时接收服务的航空器最大数量，从而为终端区扇区划设以及流量告警工作提供理论依据和参考。
附图说明
[0015]本专利技术将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
[0016]图1为终端区服务流程模型；
[0017]图2为某机场终端区结构图；
[0018]图3为终端区容量计算结果；
[0019]图4为随机飞机流产生流程图；
[0020]图5为数值仿真容量评估流程图；
[0021]图6为基于蒙特卡罗的终端区容量数值仿真结果；
[0022]图7为仿真结果分布图；
[0023]图8为最大安全处理航空器数量与容量关系。
具体实施方式
[0024]本专利技术基于机场终端区运行环境以及空中交通流运行特性，考虑空中交通服务资源的供需关系，建立基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测数学计算模型。在实证分析中，通过某机场终端区的进离场交通流量分布、航线机型比例等统计数据计算得到该机场终端区容量。同时基于蒙特卡罗数值仿真方法，进一步验证了本专利技术的数学计算模型的有效性及可靠性。
[0025]1.终端区容量与服务资源
[0026]机场终端区是航空运输整个过程中的起讫点过渡区域，起到了连接航路与机场的作用。对于该空域而言，其容量大小是指在一定的系统结构(空域结构、飞行程序等)、管制规则和安全等级下，考虑可变因素(航空器配置、人的因素以及气象因素等)的影响下，单位时间内所能提供服务的最大航空器数量。获取最大容量的前提是连续进入终端区的航空器
进行服务后及时离开该空域，从而使该区域服务资源得到释放。在终端区中，需求指的是终端区内进行管制服务的航空器，供给指的是航路资源以及管制员服务资源。终端区的服务流程模型如图1所示。
[0027]终端区的空域包含进近管制空域和塔台管制空域，如图1所示，该空域通过2个管制边界对其进行划分。管制边界是一个虚拟的空间界限，表示当前空域服务资源占用以及释放的管制移交位置。当航空器进入管制区时，则表示航空器开始占用该区域的部分服务资源；当航空器通过服务离开该管制区后，则表示该航空器所占用的资源立即得到了释放。因此两条虚拟边界构成了管制服务移交界限。
[0028]飞行过程中的资源消耗不仅是航路等固定资源的占用，也是管制服务资源的占用。进入终端的航空器进行飞行任务产生了管制服务的需求，管制员提供服务的同时承受着身体上和心理上的压力。身体上的操作压力可以转化为时间，通过时间的消耗缓解自身压力以及管制任务的需求。而心理上的压力决定了管制员在繁忙情况下能安全处理的航空器数量，该数值在一定时间内是固定不变的，其数值的高低主要是由于管制员所能承担的工作负荷以及终端区内的航空器数量所决定的。根据民用航空空中交通管理规则，扇区同时接收空中交通管制服务的航空器的数量不得超过在繁忙情况下能安全处理的数量。因此管制员综合能力越高，在繁忙情况内所能提供服务的航空器架次越多，可容纳的空中交通流量越大，则使得终端区容量上限也得到提高。
[0029]2.计算模型构造
[0030]2.1模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法，其特征在于：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。2.根据权利要求1所述的一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法，其特征在于：按如下公式计算得到飞行任务服务概率矩阵P：征在于：按如下公式计算得到飞行任务服务概率矩阵P：式中，S
i
表示航空器选择第i条航线的概率，I
i,k
表示第k类航空器占第i条航线总服务架次的比例，p
ik
表示第i条航线的第k类航空器占终端区的总服务架次的比例。3.根据权利要求1所述的一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法，其特征在于：按如下公式计算各类航空器在不同航线中的飞行期望值：式中，T
ik
表示第k类航空器在第i条航线中的飞行期望值，f
ik
表示在第i条航线上进行飞行服务的第k类航空器，分别表示在第i条航线上进行飞行服务的第k类航空器进入、离开终端区时刻。4.根据权利要求1所述的一种基于服务资源供需平衡的机场终端区容量预测方法，其特征在于：按如下公式计算终端区中需求服务时间预期值E(T
ik
)：E(T
ik
)＝∑p
ik
T
ik
式中，p
ik
表示第i条航线的第k类航空器占终端区的总服务架次的比例，T
ik
表示第k类航空器在第i条航线中的飞行期望值。5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：牟奇锋，张力铭，冯晓磊，李明捷，王汝昕，
申请(专利权)人：中国民用航空飞行学院，
类型：发明
国别省市：