摘要: |
研究空中交通流量的波动特性是设计高效流量管理措施和控制策略的基础,掌握空中交通流量波动特性有利于空域资源配置与流量运行需求之间的均衡匹配。在3种时间粒度上,针对进场航班流量时间序列,一方面从复杂网络整体维度出发,采用有限穿越可视图对时间序列进行建网,利用k-core算法探究航班流量波动特性;另一方面从复杂网络局部维度出发,引入序模体方法,构造有限穿越可视图序模体,利用多元序模体类型转换规律来刻画流量的动态转移模式,进而掌握航班流量波动动态演化规律,为波动模式的预测提供了有效工具。研究结果表明:在有限穿越可视图方法映射得到的网络中,节点所属核阶数可以有效刻画流量波动强度,且与波动强度成正相关关系,即节点所属核阶数越大,波动强度越大,天津机场进场航班流量数据的强波动时段为16:50-17:30;序模体越长,波动特性刻画能力越强,但鉴于受到空中交通混沌特性影响,序模体过长对于流量预测意义不大,推荐使用5节点序模体;波动模式状态转移图在有效刻画流量波动动态演化的同时,也可以计算波动模式的转移概率,3种时间粒度下转移概率分别为12.315%、13.131%和10.638%,为波动模式的预测提供了有效工具。 |