【摘 要】
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机场停机位资源竞争广泛存在,但具有机位分配复杂和决策模糊的特点,现有研究模型与算法的效果较差。本文将机位运行过程抽象为时空关联网络定性描述进出港航班与机位的逻辑关系,使用航班时间窗、机位地理位置等特征参数定量描述机位运行信息,并由此构建一种基于时空关联网络的机场机位过程定量描述模型。基于可以精确化特征描述的时空关联网络模型,以多特征关联的聚类融合进行机位运行策略分析;搭建图神经网络特征表示学习架构
【基金项目】
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国家重点研发计划《超大型空港综合交通高效运行与智能服务关键技术及示范应用》课题一:空港综合交通运行态势监测与预测技术研究。项目编号:2018YFB1601201；
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机场停机位资源竞争广泛存在,但具有机位分配复杂和决策模糊的特点,现有研究模型与算法的效果较差。本文将机位运行过程抽象为时空关联网络定性描述进出港航班与机位的逻辑关系,使用航班时间窗、机位地理位置等特征参数定量描述机位运行信息,并由此构建一种基于时空关联网络的机场机位过程定量描述模型。基于可以精确化特征描述的时空关联网络模型,以多特征关联的聚类融合进行机位运行策略分析;搭建图神经网络特征表示学习架构实现机位分配的策略挖掘;设计策略学习算法实现机位分配策略学习优化。使用含有机位分配策略信息的时空关联网络模型构成网络信息流进行表示学习,设计了基于长短路记忆的时空演化网络图神经网络表示学习框架（Long short-term memory-dynamic graph neural network,LSTM-D GNN）。利用国内某大型枢纽机场实际机位运行数据对提出模型进行分析验证,模型部分:运行过程网络模型符合幂律分布,58.62%的节点在平均误差为0.1724时节点度分布均值为0.6667,聚集系数均值为0.8075,节点度分布较高和聚类系数较高的节点为关键节点,对应着影响力较大的关键航班。算法部分:迭代优化之后的图神经网络模型的训练精度及误差趋于稳定,精确度达到0.95,误差低于0.2。此表示学习框架模型的学习效率和稳定性优于基础图神经网络模型,以15此迭代之后的结果为例,训练精确度平均提高了13.07%,训练误差平均减少了58.71%。提出的模型中描述态势信息的宏观微观特征参数,较现有模型提升了场景描述精度并有效适应数据规模的变化,具有特征描述精确度高与适用性广的优势,实验结果说明了基于长短路记忆的时空演化网络表示学习策略框架的图神经网络框架对于机位分配策略优化有效性,可对历史数据中模糊分配规则进行信息挖掘,对提高机场机位运行效率具有重要意义。
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