| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 空中交通流研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 混沌时间序列研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 空中交通流量短期预测研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基于AFTN报文的空中交通流量短期预测方法 | 第17-28页 |
| 2.1 基于AFTN报文的流量预测方法流程 | 第17-18页 |
| 2.2 AFTN报文介绍 | 第18-20页 |
| 2.2.1 报类及编组情况介绍 | 第18-19页 |
| 2.2.2 EET时间介绍 | 第19-20页 |
| 2.3 基于正则表达式的报文字符串分割匹配算法 | 第20-21页 |
| 2.4 基于BADA的垂直剖面建模 | 第21-25页 |
| 2.4.1 离场航班的垂直剖面模型 | 第21-22页 |
| 2.4.2 飞越航班的垂直剖面模型 | 第22-23页 |
| 2.4.3 进场航班的垂直剖面模型 | 第23-25页 |
| 2.5 实例验证及分析 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 空中交通流量时间序列混沌特性识别 | 第28-42页 |
| 3.1 雷达航迹数据处理流程 | 第28-31页 |
| 3.2 空中交通流量时间序列相空间重构 | 第31-34页 |
| 3.3 空中交通流量时间序列混沌特性定性判定方法 | 第34-36页 |
| 3.3.1 相空间图 | 第34-35页 |
| 3.3.2 递归图法 | 第35-36页 |
| 3.4 空中交通流量时间序列混沌特性定量分析方法 | 第36-39页 |
| 3.4.1 关联维数法 | 第36-38页 |
| 3.4.2 最大Lyapunov指数法 | 第38-39页 |
| 3.5 流量时间序列混沌特性动态识别方法 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于回声状态网络的流量短期预测方法 | 第42-51页 |
| 4.1 回声状态网络分析 | 第42-47页 |
| 4.1.1 回声状态网络的基本构架与特征 | 第42-44页 |
| 4.1.2 回声状态网络的关键参数 | 第44-46页 |
| 4.1.3 回声状态网络预测算法的流程 | 第46-47页 |
| 4.2 基于回声状态网络的空中交通流量预测模型 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 时间尺度影响与回声状态网络预测分析 | 第51-59页 |
| 5.1 时间尺度影响分析 | 第51-52页 |
| 5.2 时间尺度对交通流时间序列混沌特性的影响 | 第52-55页 |
| 5.3 不同时间尺度下储备池参数选择 | 第55-57页 |
| 5.4 不同时间尺度下模型预测精度讨论 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 6.1 主要研究工作和创新点 | 第59-60页 |
| 6.1.1 主要研究工作 | 第59页 |
| 6.1.2 创新点 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68页 |