基于聚类方法的机场航班流量时段特征分析

基于聚类方法的机场航班流量时段特征分析

论文摘要

通过对机场各特征时段的繁忙程度加以分析,掌握机场航班运行规律,是优化航班结构,调整资源分配的重要基础。采用改进K-means算法对机场进港、离港和总航班数进行一维聚类分析,得到三组相互独立的时段划分结果。利用MMDBK算法对进离港航班二维数据聚类分析,得出进离港相互关联的时段划分结果。对比结果并分析进离港航班流量运行规律,符合机场实际运行情况。能够有效划分机场航班流量时段,并准确掌握机场运行特征。

论文目录

  • 引言
  • 1 一维聚类分析
  •   1.1 一维聚类算法
  •   1.2 实验结果分析
  • 2 二维聚类分析
  •   2.1 二维聚类算法
  •   2.2 实验结果分析
  •   2.3 一维和二维聚类结果对比
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵元棣,李悦

    关键词: 数据挖掘,聚类分析,时段划分,机场,航班流量

    来源: 航空计算技术 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 中国民航大学空中交通管理学院

    基金: 国家重点研发计划项目资助(2016YFB0502405),国家自然科学基金项目资助(U1533106,71801215),中国民航大学空管基地开放基金项目资助(KGJD201703)

    分类号: V355

    页码: 28-31

    总页数: 4

    文件大小: 640K

    下载量: 426

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