CN115860486A - 机场运行重要程度的确定方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

机场运行重要程度的确定方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

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CN115860486A CN202310147055.4A CN202310147055A CN115860486A CN 115860486 A CN115860486 A CN 115860486A CN 202310147055 A CN202310147055 A CN 202310147055A CN 115860486 A CN115860486 A CN 115860486A
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Abstract

本申请提供了机场运行重要程度的确定方法、装置、电子设备及介质，方法包括：基于航空网络确定出每个目标机场在航空网络中发生潜在失效的发生概率；针对于每个目标机场，确定出该目标机场在航空网络中发生潜在失效的严重程度值；针对于每个目标机场，基于航空网络，确定出该目标机场在航空网络中发生潜在失效的预测值；基于每个目标机场在航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个目标机场在航空网络中的运行重要程度。通过计算出机场潜在失效的发生概率、严重程度和预测值，可以准确地确定在航空网络中目标机场的运行重要程度。

Description

机场运行重要程度的确定方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本申请涉及航空技术领域，尤其是涉及机场运行重要程度的确定方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
随着民用航空运输的不断发展，航空公司网络规模逐步扩大，旅客出行的便利性大大提高。与此同时，复杂环境下航空网络的运行也给民用航空运输带来了一些负面影响，如极端天气造成的大规模航班延误，甚至战争爆发造成的交通中断。因此，对航空网络中机场的重要度识别，可以让我们航空航线网络有更深刻的认识和分析，以便预测、避免、控制等可能产生的负面影响。
现阶段，复杂网络理论的机场重要度评估主要是依据节点度中心性、临近中心性和介数中心性进行的，但是，由于度中心性只考虑节点的局部信息以及临近中心性不太适用于与网络断开连接的连接片，所以这种方法会导致在航空网络中机场运行重要程度的确定不准确。所以，如何提高航空网络中机场运行重要程度的准确性成为了不容小觑的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供机场运行重要程度的确定方法、装置、电子设备及介质，通过计算出机场潜在失效的发生概率、严重程度和预测值，可以准确地确定在航空网络中目标机场的运行重要程度。
本申请实施例提供了一种机场运行重要程度的确定方法，所述确定方法包括：
获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络；
基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率；
针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值；
针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值；
基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。
在一种可能的实施方式中，针对于每个所述目标机场，所述基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率，包括：
针对于所述目标机场的每个邻居机场，基于所述航空网络中所述目标机场到该邻居机场的航班总量以及机场总数，确定出所述目标机场的入度值；
对多个所述目标机场的入度值进行加和，确定出目标入度值；
所述目标机场总数减目标数值，确定出第一数值；
所述目标机场的目标入度值除所述第一数值，确定出所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率。
在一种可能的实施方式中，针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值，包括：
在所述航空网络中获取到所述目标机场向任一所述参考机场的交通流运输的交通流比例；
基于所述目标机场到任一参考机场的交通流运输的交通流比例，确定出所述目标机场到任一参考机场的多个等效长度；其中，所述等效长度为所述目标机场到任一参考机场的航线距离；
在所述目标机场到任一参考机场的多个等效长度之中筛选出最短等效长度，将该最短等效长度作为所述目标机场到任一参考机场的交通流运输的等效距离；
基于多个所述等效距离，确定出所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值。
在一种可能的实施方式中，通过以下方式确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和：
确定出所述目标机场的每个所述邻居机场的入度值和出度值；
将每个所述邻居机场的所述入度值和所述出度值进行加和，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和。
在一种可能的实施方式中，所述基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度，包括：
基于每个所述目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值，确定出多属性矩阵；其中，所述多属性矩阵的各行表示各目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值；
对所述多属性矩阵进行归一化处理，确定出各个目标机场的目标发生概率、目标严重程度值以及目标预测值，并确定出归一化处理后的所述多属性矩阵的理想最优解和理想最劣解；
基于欧式距离公式，确定出每个所述目标机场的所述目标发生概率、所述目标严重程度值以及所述目标预测值到所述理想最优解的第一距离以及到所述理想最劣解的第二距离；
基于每个所述目标机场的所述第一距离以及所述第二距离，确定出每个所述目标机场的相似紧密度值；
根据每个所述相似紧密度值对每个所述目标机场的重要性进行排序；其中，相似紧密度值越大对应的目标机场在所述航空网络中的运行重要程度的等级越高。
在一种可能的实施方式中，针对于每个所述目标机场，所述基于每个所述目标机场的所述第一距离以及所述第二距离，确定出每个所述目标机场的相似紧密度值，包括：
所述第一距离加所述第二距离，确定出第二数值；
所述第二距离除所述第二数值，确定出所述目标机场的相似紧密度值。
在一种可能的实施方式中，通过以下步骤确定出所述航空网络：
根据航班时刻表，确定出每个所述目标机场的航班运行信息；
根据每个所述目标机场之间的连接、每个所述目标机场到每个所述参考机场的航班数量以及每个所述目标机场的航班运行信息，构建出所述航空网络。
本申请实施例还提供了一种机场运行重要程度的确定装置，所述确定装置包括：
获取模块，用于获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络；
发生概率确定模块，用于基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率；
严重程度确定模块，用于针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值；
预测模块，用于针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值；
运行重要程度模块，基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。
本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的机场运行重要程度的确定方法的步骤。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的机场运行重要性程度的确定方法的步骤。
本申请实施例提供一种机场运行重要程度的确定方法、装置、电子设备及介质，所述确定方法包括：获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络；基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率；针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值；针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值；基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。本发明的有益效果为通过计算出机场潜在失效的发生概率、严重程度和预测值，可以准确地确定在航空网络中目标机场的运行重要程度。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例所提供的一种机场运行重要程度的确定方法的流程图；
图2为本申请实施例所提供的一种机场运行重要程度的确定装置的结构示意图之一；
图3为本申请实施例所提供的一种机场运行重要程度的确定装置的结构示意图之二；
图4为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中的附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应当理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容，结合特定应用场景“进行机场运行重要程度的确定”，给出以下实施方式，对于本领域技术人员来说，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。
本申请实施例下述方法、装置、电子设备或计算机可读存储介质可以应用于任何需要对航空网络中机场运行重要程度的确定的场景，本申请实施例并不对具体的应用场景作限制，任何使用本申请实施例提供的一种机场运行重要程度的确定方法及装置的方案均在本申请保护范围内。
首先，对本申请可适用的应用场景进行介绍。本申请可应用于航空技术领域。
经研究发现，现阶段，基于复杂网络理论的机场重要度评估主要依据节点度中心性、临近中心性和介数中心性。但是，这些方法主要存在以下不足：度中心性的计算复杂度最低，也最容易理解，但它只考虑节点的局部信息，却忽视了网络的全局结构。当两个节点属于不同的连通区域时，通过临近中心性来识别影响节点是不可能得到合理结果的，这使得临近中心性不太适用于与网络断开连接的连接片。介数中心性考虑了网络的全局结构，可用于不直接联通的网络，但仍存在一些不足。在真实网络中，有很大一部分节点不在任意两个节点之间的最短路径上，因此这些节点的介数中心性值大多为0。所以，如何实现对对航空网络中机场运行重要程度的刻画成为了不容小觑的技术问题。
基于此，本申请实施例提供了一种机场运行重要程度的确定方法，通过计算出机场潜在失效的发生概率、严重程度和预测值，可以准确地确定在航空网络中目标机场的运行重要程度。
请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的一种机场运行重要程度的确定方法的流程图。如图1中所示，本申请实施例提供的确定方法，包括：
S101：获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络。
该步骤中，获取到预先建立好的航空网络。
这里，是根据获取的航班时刻表，得到机场航班运行信息，根据机场之间的连接情况，构建航空网络，这个航空网络可为机场网络邻接矩阵G。
在一种可能的实施方式中，通过以下步骤确定出所述航空网络：
A：根据航班时刻表，确定出每个所述目标机场的航班运行信息。
这里，根据航班时刻表，确定出每个目标机场的航班运行信息。
B：根据每个所述目标机场之间的连接、每个所述目标机场到每个所述参考机场的航班数量以及每个所述目标机场的航班运行信息，构建出所述航空网络。
这里，根据每个目标机场之间的连接、每个目标机场到每个参考机场的航班数量以及每个目标机场的航班运行信息，构建出航空网络。
其中，根据获取的航班时刻表，得到机场航班运行信息，根据机场之间的连接情况，构建机场网络邻接矩阵G。假设机场总数是n，则机场网络邻接矩阵大小为
Figure SMS_1
，其中元素为：
Figure SMS_2
其中，航空网络G表示为：
Figure SMS_3
这里，根据获取的航班时刻表，得到机场航班运行信息，根据机场之间的连接情况，构建机场网络邻接矩阵G；对于没有航班的机场之间，在网络邻接矩阵G中的对应元素赋值为0；对于有航班运行的机场，在网络邻接矩阵络G中的对应元素赋值为航班数量。
S102：基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率。
该步骤中，根据航空网络确定出每个目标机场的入度值，根据每个目标机场的入度值，确定出每个目标机场在航空网络中发送潜在失效的发生概率。
其中，在航空网络中，如果一个目标机场的入度值越大，即其他参考机场指向该目标机场的边越多，那么可以表明其他参考机场发生故障时传播给该目标机场的机会就越大，从而反映的是这个机场发生“失效”的发生概率就越高。
在一种可能的实施方式中，针对于每个所述目标机场，所述基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率，包括：
a：针对于所述目标机场的每个邻居机场，基于所述航空网络中所述目标机场到该邻居机场的航班总量以及机场总数，确定出所述目标机场的入度值。
这里，针对于目标机场的每个邻居机场，根据航空网络中目标机场到达该邻居机场的航班总量以及机场总数，确定出目标机场的入度值。
通过以下公式确定出目标机场的入度值：
Figure SMS_4
其中，j为邻居机场，i为目标机场，n为机场总数，
Figure SMS_5
为目标机场i到邻居机场j的航班总量，/>
Figure SMS_6
为目标机场i与邻居机场j的入度值。
b：对多个所述目标机场的入度值进行加和，确定出目标入度值。
这里，对多个目标机场的入度值进行加和，确定出目标入度值。
c：所述目标机场总数减目标数值，确定出第一数值。
这里，机场总数减去一，确定出第一数值。
d：所述目标机场的目标入度值除所述第一数值，确定出所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率。
这里，目标机场的目标入度值除第一数值，确定出目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率。
其中，通过以下公式确定出目标机场i在航空网络中发生潜在失效的发生概率：
Figure SMS_7
其中，
Figure SMS_8
为目标机场i的发生潜在失效的发生概率，/>
Figure SMS_9
为目标机场i的目标入度值。
S103：针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值。
该步骤中，对于每个目标机场，确定出目标机场到航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并根据等效距离，确定出该目标机场在航空网络中发生潜在失效的严重程度值。
其中，如果一个目标机场到其他所有参考机场的等效距离越短，那么这个目标机场就越处于航空网络的结构的中心位置。当该目标机场发生“失效”后，它就能快速的波及到航空网络中的其他参考机场，那么就认为这个机场失效的严重程度就越大。
在一种可能的实施方式中，针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值，包括：
（1）：在所述航空网络中获取到所述目标机场向任一所述参考机场的交通流运输的交通流比例。
这里，在航空网络中获取到目标机场向任一参考机场的交通流运输的交通流比例。
其中，通过以下公式确定出目标机场向任一参考机场的交通流运输的交通流比例：
Figure SMS_10
其中，目标机场i向参考机场j运输的交通流表示为
Figure SMS_11
，目标机场i向参考机场j运输的交通流比例为/>
Figure SMS_12
，/>
Figure SMS_13
为目标机场i向其他机场运输的总的交通流运输，/>
Figure SMS_14
在0-1的范围内。
（2）：基于所述目标机场到任一参考机场的交通流运输的交通流比例，确定出所述目标机场到任一参考机场的多个等效长度；其中，所述等效长度为所述目标机场到任一参考机场的航线距离。
这里，利用目标机场到任一参考机场的交通流运输的交通流比例，确定出目标机场到任一参考机场的多个等效长度。
其中，等效长度为目标机场到任一参考机场的航线距离。
这里，通过以下公式确定出目标机场到任一参考机场的等效长度：
Figure SMS_15
其中，
Figure SMS_16
为目标机场i到参考机场j的等效长度，/>
Figure SMS_17
为目标机场i向参考机场j运输的交通流运输的交通流比例，在运输过程中目标机场i到达参考机场j的等效长度往往不等于参考机场j到达目标机场i的等效长度。
由上述可得，目标机场i与其他任一参考机场之间的等效长度的集合
Figure SMS_18
对应的路径代表目标机场i到其他任一机场的路径。
（3）：在所述目标机场到任一参考机场的多个等效长度之中筛选出最短等效长度，将该最短等效长度作为所述目标机场到任一参考机场的交通流运输的等效距离。
这里，在目标机场到任一参考机场的多个等效长度之中筛选出最短等效长度，将该最短等效长度作为目标机场到任一参考机场的交通流运输的等效距离。
其中，通过以下公式确定出等效距离：
Figure SMS_19
其中，
Figure SMS_20
为目标机场i到任一参考机场j的等效距离，/>
Figure SMS_21
为目标机场j到任一参考机场j的等效长度的集合，/>
Figure SMS_22
为目标机场i到任一参考机场j的路径。/>
（4）：基于多个所述等效距离，确定出所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值。
这里，根据多个等效距离，确定出目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值。
通过以下公式确定出目标机场在航空网络中发生潜在失效的严重程度值：
Figure SMS_23
其中，
Figure SMS_24
为目标机场i的发生潜在失效的严重程度值，/>
Figure SMS_25
为目标机场i到任一参考机场j的等效距离，n为机场总数。
S104：针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值。
该步骤中，针对于每个目标机场，根据航空网络，确定出目标机场的多个邻居机场的出入度之和，根据出入度之和，确定出该目标机场在航空网络中发生潜在失效的预测值。
在信息论中，熵表示的是平均不确定性的量度，熵的理解可以为不确定性的量度而不是确定性的量度，因为越随机的信源的熵越大。基于信息熵理论，对航空网络提出了一种节点熵，利用节点的熵来表示节点在航空网络中的不确定性。如果越不了解这个机场的信息，那么对这个机场进行预测的难度也就越大。因此认为机场的节点熵值越大，则表明对这个机场的“失效”预测也就越难。
在一种可能的实施方式中，通过以下方式确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和：
（一）：确定出所述目标机场的每个所述邻居机场的入度值和出度值。
这里，确定出目标机场的每个邻居机场的入度值和出度值。
（二）：将每个所述邻居机场的所述入度值和所述出度值进行加和，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和。
这里，将目标机场的每个邻居机场的入度值和出度值进行加和，确定出目标机场的多个邻居机场的出入度之和。
这里，通过以下公式确定出目标机场的多个邻居机场的出入度之和：
Figure SMS_26
其中，
Figure SMS_27
为目标机场i的邻居机场集合，/>
Figure SMS_28
为目标机场i的多个邻居机场的出入度之和，/>
Figure SMS_29
为目标机场i的与第j个邻居机场相连的航班数量。
这里，通过以下公式确定出目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值：
Figure SMS_30
其中，
Figure SMS_31
为目标机场i的发生潜在失效的预测值，/>
Figure SMS_32
为目标机场i的邻居机场集合，/>
Figure SMS_33
为目标机场i的多个邻居机场的出入度之和，/>
Figure SMS_34
为目标机场i的与第j个邻居机场相连的航班数量。/>
S105：基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。
该步骤中，根据每个目标机场在航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。
在一种可能的实施方式中，所述基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度，包括：
I：基于每个所述目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值，确定出多属性矩阵；其中，所述多属性矩阵的各行表示各目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值。
这里，根据每个目标机场的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出多属性矩阵。
其中，所述多属性矩阵的各行表示各目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值。
这里，将目标机场潜在失效的发生概率、严重程度值和预测值分别作为机场重要性的三种属性信息，则定义其多属性信息为一个
Figure SMS_35
大小的矩阵/>
Figure SMS_36
，其列表示的是3种不同的属性种类即机场潜在失效因素，各行表示的是各机场3种属性信息组合，如下所示：
Figure SMS_37
其中，M为多属性矩阵，
Figure SMS_38
为目标机场n的发生潜在失效的预测值，/>
Figure SMS_39
为目标机场n的发生潜在失效的严重程度值，/>
Figure SMS_40
为目标机场n的发生潜在失效的发生概率，/>
Figure SMS_41
为目标机场n的发生潜在失效的发生概率的具体数值，/>
Figure SMS_42
为目标机场n发生潜在失效的严重程度值的具体数值，往下依次类推。
II：对所述多属性矩阵进行归一化处理，确定出各个目标机场的目标发生概率、目标严重程度值以及目标预测值，并确定出归一化处理后的所述多属性矩阵的理想最优解和理想最劣解。
这里，对多属性矩阵进行归一化处理，确定出各个目标机场的目标发生概率、目标严重程度值以及目标预测值，并确定出归一化处理后的所述多属性矩阵的理想最优解和理想最劣解。
这里，通过以下公式进行归一化处理：
Figure SMS_43
其中，
Figure SMS_44
为多属性矩阵M中的具体数值，/>
Figure SMS_45
为对/>
Figure SMS_46
进行归一化处理确定出的目标数值，如，/>
Figure SMS_47
可为目标发生概率、目标严重程度值以及目标预测值。
其中，理想最优解和最劣解分别表示各属性值达到多属性信息组合中的最好的值的组合和最差的值的组合。令理想最优解为
Figure SMS_48
，理想最劣解为/>
Figure SMS_49
，其定义分别为：
Figure SMS_50
其中，
Figure SMS_53
表示的是收益准则即正向评价标准，/>
Figure SMS_55
表示的花费准则即负向评价标准，
Figure SMS_57
为在进行归一化处理后在多个目标发生概率中的最大目标发生概率，/>
Figure SMS_52
为在进行归一化处理后在多个目标严重程度值中的最大目标严重程度值，/>
Figure SMS_54
为在进行归一化处理后在多个目标预测值中的最大目标预测值，/>
Figure SMS_56
为在进行归一化处理后在多个目标发生概率中的最小目标发生概率，/>
Figure SMS_58
为在进行归一化处理后在多个目标严重程度值中的最小目标严重程度值，/>
Figure SMS_51
为在进行归一化处理后在多个目标预测值中的最小目标预测值。
III：基于欧式距离公式，确定出每个所述目标机场的所述目标发生概率、所述目标严重程度值以及所述目标预测值到所述理想最优解的第一距离以及到所述理想最劣解的第二距离。
这里，根据欧式距离公式，针对于一个目标机场，确定出该目标机场的目标发生概率与最大目标发生概率之间的距离、目标严重程度值与最大目标严重程度值之间的距离，以及目标预测值与最大目标预测值之间的距离。
这里，根据欧式距离公式，求出各机场多属性组合与理想最优解的第一距离和理想最劣解的第二距离，分别表示为
Figure SMS_59
和/>
Figure SMS_60
：
Figure SMS_61
其中，
Figure SMS_62
为目标机场i的目标发生概率、目标严重程度值以目标预测值到所述理想最优解的第一距离，/>
Figure SMS_63
为目标机场i的目标发生概率、目标严重程度值以目标预测值到所述理想最劣解的第二距离，/>
Figure SMS_64
可为目标发生概率、目标严重程度值以及目标预测值，/>
Figure SMS_65
为理想最优解对应的数值，/>
Figure SMS_66
为理想最劣解对应的数值。
IV：基于每个所述目标机场的所述第一距离以及所述第二距离，确定出每个所述目标机场的相似紧密度值。
这里，根据每个目标机场的所述第一距离以及第二距离，确定出每个目标机场的相似紧密度值。
在一种可能的实施方式中，对于每个所述目标机场，所述基于每个所述目标机场的所述第一距离以及所述第二距离，确定出每个所述目标机场的相似紧密度值，包括：
i：所述第一距离加所述第二距离，确定出第二数值。
这里，第一距离加第二距离，确定出第二数值。
ii：所述第二距离除所述第二数值，确定出所述目标机场的相似紧密度值。
这里，第二距离除第二数值，确定出目标机场的相似紧密度值。
这里，通过以下公式确定出目标机场的相似紧密度值：
Figure SMS_67
其中，
Figure SMS_68
为目标机场i的目标发生概率、目标严重程度值以目标预测值到所述理想最优解的第一距离，/>
Figure SMS_69
为目标机场i的目标发生概率、目标严重程度值以目标预测值到所述理想最劣解的第二距离，n为机场总数，/>
Figure SMS_70
为目标机场i的相似紧密度值。
V：根据每个所述相似紧密度值对每个所述目标机场的重要性进行排序；其中，相似紧密度值越大对应的目标机场在所述航空网络中的运行重要程度的等级越高。
这里，根据每个相似紧密度值对每个目标机场的重要性进行排序；其中，相似紧密度值越大对应的目标机场在航空网络中的运行重要程度的等级越高。
其中，根据求得的相似紧密度值对各机场重要性进行排序，相似紧密度值越大，则机场越重要。
在本方案中，（1）首次将失效模式及影响分析引入至航空技术领域进行机场重要性评估，将机场在航空网络中发生潜在失效的影响力作为其重要性的评估依据。（2）结合机场航线网络运行机理和网络拓扑结构，提出机场发生潜在失效的发生概率、严重程度值、预测值三种失效因素，分别刻画了航空网络发生故障时机场被传播影响的概率、机场发生故障时传播出影响的程度和机场发生故障时被检测出故障的不确定性。（3）基于多属性决策法方法提出了融合机场三种潜在失效因素影响力的辨识方法，有效的融合了机场在航线网络中的内外影响力，为航空网络控制与优化提供了有效的决策依据。
本申请实施例提供的一种机场运行重要程度的确定方法，所述确定方法包括：获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络；基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率；针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值；针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值；基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。根据失效模式构建机场潜在失效的发生概率、严重程度和预测值，通过融合后的失效模式来实现对航空网络中机场运行重要程度的刻画，为航空网络对于机场的控制与优化提供了有效的决策依据。
请参阅图2、图3，图2为本申请实施例所提供的一种机场运行重要程度的确定装置的结构示意图之一；图3为本申请实施例所提供的一种机场运行重要程度的确定装置的结构示意图之二。如图2中所示，所述机场运行重要程度的确定装置200包括：
获取模块210，用于获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络；
发生概率确定模块220，用于基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率；
严重程度确定模块230，用于针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值；
预测模块240，用于针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值；
运行重要程度模块250，基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。
进一步的，发生概率确定模块220在用于针对于每个目标机场，所述基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率时，发生概率确定模块220具体用于：
针对于所述目标机场的每个邻居机场，基于所述航空网络中所述目标机场到该邻居机场的航班总量以及机场总数，确定出所述目标机场的入度值；
对多个所述目标机场的入度值进行加和，确定出目标入度值；
所述目标机场总数减目标数值，确定出第一数值；
所述目标机场的目标入度值除所述第一数值，确定出所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率。
进一步的，严重程度确定模块230在用于针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值时，严重程度确定模块230具体用于：
在所述航空网络中获取到所述目标机场向任一所述参考机场的交通流运输的交通流比例；
基于所述目标机场到任一参考机场的交通流运输的交通流比例，确定出所述目标机场到任一参考机场的多个等效长度；其中，所述等效长度为所述目标机场到任一参考机场的航线距离；
在所述目标机场到任一参考机场的多个等效长度之中筛选出最短等效长度，将该最短等效长度作为所述目标机场到任一参考机场的交通流运输的等效距离；
基于多个所述等效距离，确定出所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值。
进一步的，预测模块240通过以下方式确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和：
确定出所述目标机场的每个所述邻居机场的入度值和出度值；
将每个所述邻居机场的所述入度值和所述出度值进行加和，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和。
进一步的，运行重要程度模块250在用于所述基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度时，运行重要程度模块250具有用于：
基于每个所述目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值，确定出多属性矩阵；其中，所述多属性矩阵的各行表示各目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值；
对所述多属性矩阵进行归一化处理，确定出各个目标机场的目标发生概率、目标严重程度值以及目标预测值，并确定出归一化处理后的所述多属性矩阵的理想最优解和理想最劣解；
基于欧式距离公式，确定出每个所述目标机场的所述目标发生概率、所述目标严重程度值以及所述目标预测值到所述理想最优解的第一距离以及到所述理想最劣解的第二距离；
基于每个所述目标机场的所述第一距离以及所述第二距离，确定出每个所述目标机场的相似紧密度值；
根据每个所述相似紧密度值对每个所述目标机场的重要性进行排序；其中，相似紧密度值越大对应的目标机场在所述航空网络中的运行重要程度的等级越高。
进一步的，运行重要程度模块250在用于针对于每个所述目标机场，所述基于每个所述目标机场的所述第一距离以及所述第二距离，确定出每个所述目标机场的相似紧密度值时，运行重要程度模块250具体用于：
所述第一距离加所述第二距离，确定出第二数值；
所述第二距离除所述第二数值，确定出所述目标机场的相似紧密度值。
进一步的，如图3所示，机场运行重要程度的确定装置200还包括航空网络构建模块260，所述航空网络构建模块260用于：
根据航班时刻表，确定出每个所述目标机场的航班运行信息；
根据每个所述目标机场之间的连接、每个所述目标机场到每个所述参考机场的航班数量以及每个所述目标机场的航班运行信息，构建出所述航空网络。
本申请实施例提供的一种机场运行重要程度的确定装置，所述确定装置包括：获取模块，用于获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络；发生概率确定模块，用于基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率；严重程度确定模块，用于针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值；预测模块，用于针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值；运行重要程度模块，基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。根据失效模式构建机场潜在失效的发生概率、严重程度和预测值，通过融合后的失效模式来实现对航空网络中机场运行重要程度的刻画，为航空网络对于机场的控制与优化提供了有效的决策依据。
请参阅图4，图4为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。如图4中所示，所述电子设备400包括处理器410、存储器420和总线430。
所述存储器420存储有所述处理器410可执行的机器可读指令，当电子设备400运行时，所述处理器410与所述存储器420之间通过总线430通信，所述机器可读指令被所述处理器410执行时，可以执行如上述图1所示方法实施例中的机场运行重要程度的确定方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时可以执行如上述图1所示方法实施例中的机场运行重要程度的确定方法的步骤，具体实现方式可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种机场运行重要程度的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括：
获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络；
基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率；
针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值；
针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值；
基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。
2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，针对于每个所述目标机场，所述基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率，包括：
针对于所述目标机场的每个邻居机场，基于所述航空网络中所述目标机场到该邻居机场的航班总量以及机场总数，确定出所述目标机场的入度值；
对多个所述目标机场的入度值进行加和，确定出目标入度值；
所述目标机场总数减目标数值，确定出第一数值；
所述目标机场的目标入度值除所述第一数值，确定出所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率。
3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值，包括：
在所述航空网络中获取到所述目标机场向任一所述参考机场的交通流运输的交通流比例；
基于所述目标机场到任一参考机场的交通流运输的交通流比例，确定出所述目标机场到任一参考机场的多个等效长度；其中，所述等效长度为所述目标机场到任一参考机场的航线距离；
在所述目标机场到任一参考机场的多个等效长度之中筛选出最短等效长度，将该最短等效长度作为所述目标机场到任一参考机场的交通流运输的等效距离；
基于多个所述等效距离，确定出所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值。
4.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过以下方式确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和：
确定出所述目标机场的每个所述邻居机场的入度值和出度值；
将每个所述邻居机场的所述入度值和所述出度值进行加和，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和。
5.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度，包括：
基于每个所述目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值，确定出多属性矩阵；其中，所述多属性矩阵的各行表示各目标机场的所述发生概率、所述严重程度值以及所述预测值；
对所述多属性矩阵进行归一化处理，确定出各个目标机场的目标发生概率、目标严重程度值以及目标预测值，并确定出归一化处理后的所述多属性矩阵的理想最优解和理想最劣解；
基于欧式距离公式，确定出每个所述目标机场的所述目标发生概率、所述目标严重程度值以及所述目标预测值到所述理想最优解的第一距离以及到所述理想最劣解的第二距离；
基于每个所述目标机场的所述第一距离以及所述第二距离，确定出每个所述目标机场的相似紧密度值；
根据每个所述相似紧密度值对每个所述目标机场的重要性进行排序；其中，相似紧密度值越大对应的目标机场在所述航空网络中的运行重要程度的等级越高。
6.根据权利要求5所述的确定方法，其特征在于，针对于每个所述目标机场，所述基于每个所述目标机场的所述第一距离以及所述第二距离，确定出每个所述目标机场的相似紧密度值，包括：
所述第一距离加所述第二距离，确定出第二数值；
所述第二距离除所述第二数值，确定出所述目标机场的相似紧密度值。
7.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过以下步骤确定出所述航空网络：
根据航班时刻表，确定出每个所述目标机场的航班运行信息；
根据每个所述目标机场之间的连接、每个所述目标机场到每个所述参考机场的航班数量以及每个所述目标机场的航班运行信息，构建出所述航空网络。
8.一种机场运行重要程度的确定装置，其特征在于，所述确定装置包括：
获取模块，用于获取预先建立好的航空网络；其中，所述航空网络为包含多个机场、以及各个机场之间的时空特征信息和运输特征信息的网络；
发生概率确定模块，用于基于所述航空网络确定出每个目标机场的入度值，并基于每个所述目标机场的入度值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率；
严重程度确定模块，用于针对于每个所述目标机场，确定出目标机场到所述航空网络中各个参考机场之间的等效距离，并基于所述等效距离，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的严重程度值；
预测模块，用于针对于每个所述目标机场，基于所述航空网络，确定出所述目标机场的多个邻居机场的出入度之和，基于所述出入度之和，确定出该目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的预测值；
运行重要程度模块，基于每个所述目标机场在所述航空网络中发生潜在失效的发生概率、严重程度值以及预测值，确定出每个所述目标机场在所述航空网络中的运行重要程度。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的机场运行重要程度的确定方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的机场运行重要程度的确定方法的步骤。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103038795A (zh) * 2009-12-24 2013-04-10 旅行者保险公司 使用繁忙度的风险评估和控制、保险费确定及其他应用
US8831864B1 (en) * 2010-06-30 2014-09-09 Purdue Research Foundation Interactive conflict detection and resolution for air and air-ground traffic control
CN104464382A (zh) * 2014-11-28 2015-03-25 北京航空航天大学 航空网络级联效应的调控方法及装置
CN105045574A (zh) * 2015-06-24 2015-11-11 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于复杂网络故障传播的软件关键函数辨识方法
CN108683448A (zh) * 2018-04-24 2018-10-19 中国民航大学 适用于航空网络的影响力节点识别方法及系统
CN109242243A (zh) * 2018-07-27 2019-01-18 南京航空航天大学 一种基于改进随机集贝叶斯网络的航班运行风险动态分析方法
CN113222271A (zh) * 2021-05-25 2021-08-06 中国民用航空飞行学院 综合交通运输体系下的中小机场选址布局方法
CN113657814A (zh) * 2021-09-03 2021-11-16 北京航空航天大学 一种航空网络风险预测方法及风险等级评估方法
CN115018399A (zh) * 2022-08-09 2022-09-06 中国民用航空总局第二研究所 一种机场通达性的确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN115344751A (zh) * 2022-07-21 2022-11-15 北京交通大学 复杂机电系统失效链构建方法及系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103038795A (zh) * 2009-12-24 2013-04-10 旅行者保险公司 使用繁忙度的风险评估和控制、保险费确定及其他应用
US8831864B1 (en) * 2010-06-30 2014-09-09 Purdue Research Foundation Interactive conflict detection and resolution for air and air-ground traffic control
CN104464382A (zh) * 2014-11-28 2015-03-25 北京航空航天大学 航空网络级联效应的调控方法及装置
CN105045574A (zh) * 2015-06-24 2015-11-11 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于复杂网络故障传播的软件关键函数辨识方法
CN108683448A (zh) * 2018-04-24 2018-10-19 中国民航大学 适用于航空网络的影响力节点识别方法及系统
CN109242243A (zh) * 2018-07-27 2019-01-18 南京航空航天大学 一种基于改进随机集贝叶斯网络的航班运行风险动态分析方法
CN113222271A (zh) * 2021-05-25 2021-08-06 中国民用航空飞行学院 综合交通运输体系下的中小机场选址布局方法
CN113657814A (zh) * 2021-09-03 2021-11-16 北京航空航天大学 一种航空网络风险预测方法及风险等级评估方法
CN115344751A (zh) * 2022-07-21 2022-11-15 北京交通大学 复杂机电系统失效链构建方法及系统
CN115018399A (zh) * 2022-08-09 2022-09-06 中国民用航空总局第二研究所 一种机场通达性的确定方法、装置、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHUNG-HSING YEH,ETC: "Fuzzy multiattribute evaluation of airport performance" *
张兆宁 等: "考虑引力关联的机场网络节点重要度分析" *
王超峰 等: "基于TOPSIS模型的机场网络节点重要度评估" *

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