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基于FCM-粗糙集的多扇区交通拥挤识别方法研究
| 题名： | 基于FCM-粗糙集的多扇区交通拥挤识别方法研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 李桂毅；胡明华；郑哲； |
| 关键词： | 航空运输；空域拥挤；多扇区交通拥挤识别；FCM；粗糙集 |
| 摘要： | 通过分析管制扇区交通时空拥挤特征,基于雷达航迹数据建立了多扇区交通拥挤识别模型.建立当量交通量、接近度、饱和度、交通密度4个多扇区拥挤特征指标,采用FCM(模糊C均值聚类算法)和粗糙集理论,对扇区拥挤程度进行划分和识别,并以中南地区区域管制扇区数据进行了实例验证.实验结果表明,扇区的拥挤态势受扇区多种宏观和微观特征的共同影响,且拥挤识别模型计算可行、识别效率较高.多扇区交通拥挤识别对空域规划、空管辅助决策、空中交通流量管理具有一定的应用价值. |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2017 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 141-146 |
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