摘要
本发明公开了一种面向离场高峰时段的航班开车与起飞协同优化方法,该方法首先基于历史航班数据,精准识别最优放行控制率,其次利用集成学习提高滑行时间预测精度,然后根据实际运行规则,建立离场航班协同调度模型,并设立冲突机制以设置航班优先级。求解算法采用遗传算法与禁忌搜索相结合的混合算法,确保全局与局部搜索的有效结合,避免落入局部最优陷阱。本发明的调度方案涵盖了跑道吞吐量、平均滑行时间等关键指标,缓解了机场场面拥堵情况,提高了机场在离场高峰时段的运作效率和安全性,减少了航班延误,提高了跑道时隙资源的利用率。
技术关键词
协同优化方法
遗传算法
集成学习方法
SVR模型
随机森林模型
基因
交叉点
节点
机场跑道
混合优化算法
表达式
蒙特卡洛方法
变量
决策
线性回归模型
机场场面
数据
时间段
拥堵信息
系统为您推荐了相关专利信息
二氧化钛
支持向量机模型
梯度提升机
蒙特卡洛模拟方法
样本
掘进参数
土体参数
数字孪生体
训练样本集
数值分析模型
过采样技术
深层水泥搅拌桩
构建分类模型
识别方法
参数
参数识别模型
随机森林模型
信号控制方法
信号控制单元
滤波补偿算法
废水高效处理工艺
衬布
光催化复合材料
Z型异质结
可见光响应