CN111985526A - 一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法及其系统，通过分析运行环境数据确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别相似的运行场景，分析运行环境数据中的尾随间隔管理策略数据，评价其运行效能，计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，选取该相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选尾随间隔管理策略；之后，分析关注时段与该相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。本发明充分考虑了实际的航空流量管理运行环境情况，更加适合短时、准确流量管理工作的要求。
Description
技术领域
本发明属于空中交通管理技术领域，具体涉及一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法及其系统。
背景技术
随着航空运输量的快速发展，国防空防等飞行训练任务的增加，恶劣天气多发等，空中交通需求与空域供给能力之间的矛盾日益凸显，航班延误、空域拥堵、飞行冲突等问题频发，尤其是航班延误已成为影响公众出行的热点问题。流量管理是解决航班延误的有效手段，而流量管理策略则是流量管理的核心。
在理论研究方面，流量管理策略多是基于数学计算模型，忽略了运行环境的多种变化。当前实际工程应用中，流量管理策略的生成大多是基于管制员的经验，并大量的使用了尾随间隔管理策略，尽管历史的尾随间隔管理策略数据得到了一定的积累，但是在策略生成过程中并没有作为参考，尤其是一些成功的经验。尾随间隔管理策略的生成缺乏理论方法和技术支撑。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法及其系统。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法：
步骤一：采集运行环境数据，包括飞行计划数据、气象信息、尾随间隔管理策略信息；
步骤二：分析运行环境数据确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别相似的运行场景；
步骤三：分析运行环境数据中的尾随间隔管理策略数据，建立尾随间隔管理策略运行效能评价指标体系，评价其运行效能；
步骤四：以步骤二确定的特征向量为指标，对关注时段运行环境进行分析，计算确定关注时段运行环境特征向量；
步骤五：计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，结合步骤三中对尾随间隔管理策略的运行效能评价结果，选取该相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选尾随间隔管理策略；之后，分析关注时段与该相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。
一种用于实现上述基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法的系统，包括：
运行环境数据采集模块，用于采集运行环境数据；
相似场景分析模块，与运行环境数据采集模块连接，分析运行环境数据确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别相似的运行场景；
尾随间隔管理策略效能分析模块，与运行环境数据采集模块连接，用于分析运行环境数据中的尾随间隔管理策略数据，建立尾随间隔管理策略运行效能评价指标体系，评价其运行效能；
运行环境预测感知模块，与相似场景分析模块和运行环境数据采集模块连接，以相似场景分析模块确定的特征向量为指标，对关注时段运行环境进行分析，计算确定关注时段运行环境特征向量；
尾随间隔管理策略生成模块，与相似场景分析模块、运行环境预测感知模块和尾随间隔管理策略效能分析模块连接，用于计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，结合步骤三中对尾随间隔管理策略的运行效能评价结果，选取该相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选尾随间隔管理策略；之后，分析关注时段与该相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。
在上述技术方案中，所述相似场景分析模块包括：
运行环境分析子模块，用于分析影响流量管理运行环境的因素，通过降维处理，确定特征向量；
相似场景聚类分析子模块，与所述的运行环境分析模块连接，将确定的特征向量作为指标，采用聚类方法识别相似的运行场景。
在上述技术方案中，所述尾随间隔管理策略效能分析模块，根据运行环境数据中的流量管理数据构建运行效能评价指标体系对其效能进行综合评价。
在上述技术方案中，所述的尾随间隔管理策略生成模块包括：
相似度计算子模块，用于分析关注时段特征向量与相似场景聚类结果之间的相似关系，匹配与关注时段相似度最高的相似场景；
关联策略运行效能判定子模块，与相似度计算子模块连接，选择相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为关注时段的初选策略；
尾随间隔管理策略优化子模块，与相似度计算子模块和关联策略运行效能判定子模块连接，用于比较关注时段与相似场景的差异性，修正初选的尾随间隔管理策略，判断是增强或减弱尾随间隔管理策略作用程度，最终生成优化的关注时段尾随间隔管理策略。
本发明的优点和有益效果为：
本发明的一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成系统，是根据大量的历史运行数据，通过固化流量管理工作中的成功案例，能够快速、便捷提供有效的尾随间隔管理策略，与传统基于数学计算模型的方法相比，本发明充分考虑了实际的航空流量管理运行环境情况，更加适合短时、准确流量管理工作的要求。
附图说明
图1是示例性实施例一的基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法的流程图。
图2是示例性实施例二的基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成系统的结构框图。
对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据以上附图获得其他的相关附图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。
实施例一
参见附图1，一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法：
步骤一：采集运行环境数据，包括飞行计划数据、气象信息、尾随间隔管理策略信息；
步骤二：分析运行环境数据确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别相似的运行场景；
步骤三：分析运行环境数据中的尾随间隔管理策略数据，建立尾随间隔管理策略运行效能评价指标体系，评价其运行效能；
步骤四：以步骤二确定的特征向量为指标，对关注时段运行环境进行分析，计算确定关注时段运行环境特征向量；
步骤五：计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，结合步骤三中对尾随间隔管理策略的运行效能评价结果，选取该相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选尾随间隔管理策略；之后，分析关注时段与该相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。
实施例二
如图2所示，一种用于实现上述基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法的系统，该系统包括运行环境数据采集模块、相似场景分析模块、尾随间隔管理策略效能分析模块、运行环境预测感知模块和尾随间隔管理策略生成模块。
运行环境数据采集模块用于采集描述流量管理运行环境的数据，并对数据进行组织和管理，作为整个系统的数据基础。
相似场景分析模块与运行环境数据采集模块连接，用于对运行环境数据进行分析，通过降维处理，确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别出相似场景。
尾随间隔管理策略效能分析模块与运行环境数据采集模块连接，用于建立尾随间隔管理策略运行效能评价指标体系，对策略效能综合评价。
运行环境预测感知模块与相似场景分析模块连接，以相似场景分析模块确定的特征向量为指标，对关注时段运行环境进行分析，计算确定关注时段运行环境特征向量。尾随间隔管理策略生成模块与相似场景分析模块、运行环境预测感知模块和尾随间隔管理策略效能分析模块连接，计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，结合尾随间隔管理策略效能分析模块结果，选取相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选策略，分析关注时段与相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。
进一步地，所述的运行环境数据是指可能影响流量管理运行环境的相关信息，包括但不限于飞行计划数据，气象观测信息、气象预报信息和尾随间隔管理策略等数据。
进一步地，所述的相似场景分析模块，包括运行环境分析子模块和相似场景聚类分析子模块。其中，运行环境分析子模块用于分析描述运行环境的因素，通过降维处理，确定特征向量。例如可以将描述运行环境的因素按容量和需求两个方面进行分析，其中影响容量的因素可以从空域结构、运行规则、航空气象等方面进行分析，需求因素则是从时空分布的角度进行度量；在描述流量管理运行环境的众多因素中分析各因素之间的关系，利用主成分分析的方法确定特征向量。相似场景聚类分析子模块，是将运行环境分析子模块确定的特征向量作为指标，采用聚类分析，例如K-means等，识别出相似的运行场景。
进一步地，所述的尾随间隔管理策略效能分析模块，根据运行环境数据中的尾随间隔管理策略信息，构建以尾随间隔管理策略作用时间、地点为索引的运行效能评价指标体系，在此基础上对其运行效能进行综合评价，综合评价模型可以使用层次分析、模糊评价、可拓层次分析等。
进一步地，尾随间隔管理策略生成模块，包括相似度计算子模块、关联策略运行效能判定子模块和尾随间隔管理策略优化子模块。其中，相似度计算子模块，根据运行环境预测感知模块得到的关注时段特征向量以及相似场景分析模块得到的聚类结果，计算关注时段与相似场景之间的相似关系，可以采用欧氏距离法判断其相似性，并选定匹配度最高的相似场景；关联策略运行效能判定子模块，根据相似度计算子模块的结果，结合尾随间隔管理策略效能分析模块，选择相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为策略初选结果；尾随间隔管理策略优化子模块，分析关注时段与相似场景的差异性，修正初选尾随间隔管理策略，判断是增强或减弱尾随间隔管理策略作用程度，最终生成优化的关注时段尾随间隔管理策略。
以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：采集运行环境数据，包括飞行计划数据、气象信息、尾随间隔管理策略信息；
步骤二：分析运行环境数据确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别相似的运行场景；
步骤三：分析运行环境数据中的尾随间隔管理策略数据，建立尾随间隔管理策略运行效能评价指标体系，评价其运行效能；
步骤四：以步骤二确定的特征向量为指标，对关注时段运行环境进行分析，计算确定关注时段运行环境特征向量；
步骤五：计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，结合步骤三中对尾随间隔管理策略的运行效能评价结果，选取该相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选尾随间隔管理策略；之后，分析关注时段与该相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。
2.一种用于实现权利要求1所述的基于相似场景聚类的尾随间隔管理策略生成方法的系统，其特征在于，包括：
运行环境数据采集模块，用于采集运行环境数据；
相似场景分析模块，与运行环境数据采集模块连接，分析运行环境数据确定特征向量，以特征向量为指标聚类识别相似的运行场景；
尾随间隔管理策略效能分析模块，与运行环境数据采集模块连接，用于分析运行环境数据中的尾随间隔管理策略数据，建立尾随间隔管理策略运行效能评价指标体系，评价其运行效能；
运行环境预测感知模块，与相似场景分析模块和运行环境数据采集模块连接，以相似场景分析模块确定的特征向量为指标，对关注时段运行环境进行分析，计算确定关注时段运行环境特征向量；
尾随间隔管理策略生成模块，与相似场景分析模块、运行环境预测感知模块和尾随间隔管理策略效能分析模块连接，用于计算关注时段运行环境特征向量与相似场景聚类结果之间的相似度，匹配与关注时段相似度最高的相似场景，结合步骤三中对尾随间隔管理策略的运行效能评价结果，选取该相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为初选尾随间隔管理策略；之后，分析关注时段与该相似场景的差异性，优化初选尾随间隔管理策略生成最终关注时段尾随间隔管理策略。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述相似场景分析模块包括：
运行环境分析子模块，用于分析影响流量管理运行环境的因素，通过降维处理，确定特征向量；
相似场景聚类分析子模块，与所述的运行环境分析模块连接，将确定的特征向量作为指标，采用聚类方法识别相似的运行场景。
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述尾随间隔管理策略效能分析模块，根据运行环境数据中的流量管理数据构建运行效能评价指标体系对其效能进行综合评价。
5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述的尾随间隔管理策略生成模块包括：
相似度计算子模块，用于分析关注时段特征向量与相似场景聚类结果之间的相似关系，匹配与关注时段相似度最高的相似场景；
关联策略运行效能判定子模块，与相似度计算子模块连接，选择相似场景中运行效能最优的尾随间隔管理策略作为关注时段的初选策略；
尾随间隔管理策略优化子模块，与相似度计算子模块和关联策略运行效能判定子模块连接，用于比较关注时段与相似场景的差异性，修正初选的尾随间隔管理策略，判断是增强或减弱尾随间隔管理策略作用程度，最终生成优化的关注时段尾随间隔管理策略。
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