基于交通流模式的扇区运行容量研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 扇区容量评估研究基础 | 第14-24页 |
| 2.1 扇区容量 | 第14-17页 |
| 2.1.1 定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 影响因素 | 第15-17页 |
| 2.2 扇区容量评估方法 | 第17-23页 |
| 2.2.1 基于管制员工作负荷的扇区容量评估 | 第17-20页 |
| 2.2.2 基于计算机仿真模型的扇区容量评估 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于动态密度的扇区容量评估 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 扇区运行容量计算方法 | 第24-29页 |
| 3.1 平均扇区飞行距离 | 第24-25页 |
| 3.2 平均扇区飞行时间 | 第25-27页 |
| 3.3 扇区运行容量计算流程 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于聚类的扇区交通流模式分析 | 第29-47页 |
| 4.1 空中交通流 | 第29-36页 |
| 4.1.1 交通流特性 | 第29页 |
| 4.1.2 交通流描述方法 | 第29-34页 |
| 4.1.3 交通流模式 | 第34-35页 |
| 4.1.4 交通流模式相似度度量 | 第35-36页 |
| 4.2 聚类分析 | 第36-38页 |
| 4.3 厦门扇区交通流模式研究 | 第38-45页 |
| 4.3.1 厦门扇区概况 | 第38-40页 |
| 4.3.2 数据采集与处理 | 第40-41页 |
| 4.3.3 航段密度聚类 | 第41-43页 |
| 4.3.4 扇区飞行状态聚类 | 第43-44页 |
| 4.3.5 进扇区位置点聚类 | 第44-45页 |
| 4.4 通话负荷对比分析 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于交通流模式的扇区运行容量计算 | 第47-57页 |
| 5.1 交通流模式识别 | 第47-50页 |
| 5.1.1 动态时间规划算法原理 | 第48-49页 |
| 5.1.2 DTW算法用于交通流模式识别 | 第49-50页 |
| 5.2 厦门扇区运行容量研究 | 第50-54页 |
| 5.2.1 航段密度模式扇区容量计算 | 第50-51页 |
| 5.2.2 扇区飞行状态模式扇区容量计算 | 第51-52页 |
| 5.2.3 进扇区位置点模式扇区容量计算 | 第52-54页 |
| 5.3 扇区运行容量计算实例 | 第54-56页 |
| 5.3.1 数据统计 | 第54页 |
| 5.3.2 运行容量计算 | 第54-55页 |
| 5.3.3 分析与建议 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 结论 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |
