概率模型在空域扇区流量与拥塞预测中的应用

"空域扇区流量与拥塞预测的概率方法 (2011年) - 王超, 杨乐 - 国家自然科学基金资助项目 - 中国民航大学空中交通管理学院" 本文主要探讨了如何运用概率方法来提高空域扇区流量预测的准确性，并降低扇区拥塞预测中的虚警率。在空中交通管理领域，准确预测扇区流量和可能的拥塞情况至关重要，因为这直接影响航班的安全和效率。作者王超和杨乐在2011年的研究中，深入分析了影响空中交通的随机因素，这些因素可能导致航空器进入、穿越和离开扇区的时间不确定性。 他们首先建立了航空器进入扇区时刻、穿越扇区飞行时间和离开扇区时刻的概率分布模型。这个模型考虑了各种随机变量，如天气变化、管制指令、航空器性能等，这些都可能导致实际飞行时间与计划时间存在差异。通过分析这些时间点的累积分布函数（CDF），可以计算出航空器占用扇区的概率。 接着，研究人员提出了一种基于蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）的扇区拥塞预测概率方法。这种方法通过大量的随机抽样和计算，模拟了各种可能的飞行情况，进而得出扇区可能出现拥塞的概率分布。相较于传统的确定性预测方法，这种方法能够更全面地考虑不确定性，从而提供更为准确的预测结果。 在实际算例中，通过比较两种预测方法，概率预测方法显著降低了拥塞时段比例的平均值，从42%降至33%。这一结果显示，采用概率模型能有效地提前识别出潜在的拥塞时段，对空中交通流量管理有重大意义，有助于优化航班调度，减少不必要的延误，提高整体运行效率。 关键词：空中交通流量管理；扇区流量预测；概率；拥塞预测。该研究属于工程技术类论文，受到国家自然科学基金的资助，体现了在空中交通管理科学领域的学术进步，对于提升我国民航系统的运行效率和安全性具有重要价值。