科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
机场场面离场交通流宏观基本图（MFD-D）能够以一种简洁的方式描述聚集网络行为和内在供求关系。本文采用“自下而上”框架，考虑了空地多重供给约束，融合滑行过程的三个微观参数（无扰滑行时间、跑道容量限制排队等待时间和冲突避让延误时间）预测以导出跑道起飞率，并提出了一个回归分析、非稳态排队论和机器学习交互集成的数据双驱动混合的模型，实现了场面离场交通流拥堵态势预测。以浦东国际机场场面运行为对象，实证构建了基于最佳采样时间的MFD-D构型。通过与现有典型方法对比，结果表明混合模型在MFD-D构型和离场滑行时间两方面预测精度和合理性方面明显优于其他模型，有效均衡提升了模型的可解释性和准确性。
- 单位
