【摘 要】
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为提升机场运行性能、支撑航空运输决策,提出了基于提升树模型的航空器离场滑行时间预测方法。考虑进场航空器场面运行对离场航空器滑行时间的影响,建立了涵盖四大类、八小类
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十八研究所,南京航空航天大学
【基金项目】
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中国博士后科学基金面上资助项目(2017M611809),江苏省博士后科研资助计划(1701099C)
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为提升机场运行性能、支撑航空运输决策,提出了基于提升树模型的航空器离场滑行时间预测方法。考虑进场航空器场面运行对离场航空器滑行时间的影响,建立了涵盖四大类、八小类的滑行影响因素特征指标体系,采用提升树方法对离场滑行时间进行了机器学习建模,从多维视角建立了预测性能评价指标。选取上海浦东国际机场进行实例验证表明,所提方法具有较高的预测精度,可显著增强离场航空器滑行性能,并有效提升复杂机场的场面运行效率。
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