证据理论驱动的机场动态容量预测算法及其决策支持

本文档标题为"一种基于证据理论的机场动态容量预测算法 (2008年)",发表于2008年10月的《四川大学学报(自然科学版)》第45卷第5期。研究背景中指出，机场容量受到诸如天气、军事活动、人员因素和设备状况等众多动态因素的影响，对这些因素的精确评估对于有效的流量管理至关重要。传统的流量管理方法可能难以应对不确定性，而证据理论作为一种处理不确定性的强大工具，被应用于机场容量预测中。 该研究的主要贡献是提出了一种新的预测方法，即利用证据理论来处理这些动态因素带来的不确定性。作者邓兵和余静针对受动态因素影响的机场容量，设计了一种算法，能够将预测结果的基本可信度转化为支持度，这一转换使得结果更便于理解和比较。支持度是一种度量，可以直观地展示预测结果的可靠程度，从而为流量管理部门提供更为准确和直接的决策依据。 在技术层面，论文详细阐述了如何运用证据理论的框架，包括证据融合、证据更新以及可信度计算等步骤，以整合来自不同来源的信息，并根据动态变化进行实时调整。通过这种方式，研究人员能够生成动态的、适应性强的机场容量预测模型，这对于实时的航班调度和流量控制具有实际价值。 此外，文章还引用了中图分类号V355.1，表明该研究属于交通运输工程领域中的航空运输管理部分，文献标识码A表示文章达到了学术期刊的高质量标准。关键词包括证据理论（Evidence Theory）、容量预测（Capacity Prediction）、ATFM（Air Traffic Flow Management）和支持度（Support）。这项研究不仅提升了机场容量预测的准确性，而且通过引入证据理论，为提高飞行流量管理的效率和效果提供了创新的解决方案。