【摘 要】
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为了提升对交通态势的认知理解,加强空域精细化管理能力,研究了基于交通态势的扇区聚类分析方法。借鉴已有研究成果,建立了航班分布和航班动态两类指标定量描述交通态势。利
【机 构】
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飞友科技有限公司,大蓝洞（南京）科技有限公司,南京航空航天大学民航学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目资助(61773203).
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为了提升对交通态势的认知理解,加强空域精细化管理能力,研究了基于交通态势的扇区聚类分析方法。借鉴已有研究成果,建立了航班分布和航班动态两类指标定量描述交通态势。利用主成分分析方法提炼指标信息;采用K-medoids聚类算法对多个扇区进行聚类分析;利用Dunn/DB指标评价聚类质量,确定最佳聚类数量。实例表明,所选指标可以较好地反映交通态势,基于主成分分析法可以提炼原始指标90%以上的信息,聚类分析方法有效识别了15个扇区的交通态势特征。
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