| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 管制工作复杂性研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 终端区改航策略研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 基于R聚类-变异系数的复杂性因素分析 | 第18-29页 |
| 2.1 基于管制工作的复杂性分析 | 第18-19页 |
| 2.2 基于动态密度的管制工作复杂性因素分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 动态密度模型分析 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于动态密度的管制工作复杂性分析 | 第21-22页 |
| 2.3 基于R聚类-变异系数的复杂性因素定量分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 管制工作复杂性因素的选取原则 | 第22页 |
| 2.3.2 基于R聚类-变异系数的管制工作复杂性因素选取方法 | 第22-25页 |
| 2.4 算例分析 | 第25-28页 |
| 2.4.1 数据准备 | 第25-26页 |
| 2.4.2 参数设置 | 第26-27页 |
| 2.4.3 算例结果 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 面向改航策略的管制工作复杂性表征方法 | 第29-48页 |
| 3.1 面向改航的管制工作复杂性建模 | 第29-40页 |
| 3.1.1 面向改航的管制工作复杂性分析 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于交通流随机过程的管制工作复杂性建模 | 第30-40页 |
| 3.2 基于信息熵理论的管制工作复杂性模型权重的分配 | 第40-43页 |
| 3.2.1 信息熵理论 | 第40-41页 |
| 3.2.2 管制工作复杂性模型权重的确定 | 第41-43页 |
| 3.3 算例分析 | 第43-47页 |
| 3.3.1 数据准备 | 第43-44页 |
| 3.3.2 参数设置 | 第44页 |
| 3.3.3 模型确定 | 第44页 |
| 3.3.4 模型验证 | 第44-47页 |
| 3.4 本章总结 | 第47-48页 |
| 第四章 面向终端区改航策略的航路路阻函数分析 | 第48-62页 |
| 4.1 面向管制工作复杂性改航策略的航路路阻分析 | 第48页 |
| 4.2 交通流分配理论的路阻函数分析 | 第48-51页 |
| 4.3 空中交通航路路阻函数分析 | 第51-56页 |
| 4.3.1 空中交通流特性 | 第51-53页 |
| 4.3.2 航路路阻函数分析 | 第53-56页 |
| 4.4 算例分析 | 第56-61页 |
| 4.4.1 数据准备 | 第56-57页 |
| 4.4.2 参数设置 | 第57页 |
| 4.4.3 回归分析 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于管制工作复杂性的改航策略研究 | 第62-81页 |
| 5.1 终端空域改航问题概述 | 第62-64页 |
| 5.2 基于管制工作复杂性的改航策略模型 | 第64-68页 |
| 5.2.1 目标函数建模 | 第64-67页 |
| 5.2.2 约束条件 | 第67-68页 |
| 5.2.3 数学模型 | 第68页 |
| 5.3 改进粒子群算法的改航策略设计与求解 | 第68-72页 |
| 5.3.1 粒子群算法分析 | 第68-69页 |
| 5.3.2 算法设计与求解 | 第69-72页 |
| 5.4 算例分析 | 第72-80页 |
| 5.4.1 数据准备 | 第72-73页 |
| 5.4.2 参数设置 | 第73-74页 |
| 5.4.3 仿真结果 | 第74-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 论文创新点 | 第81页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第87页 |
