智能交通管理論文

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智能交通管理論文范文第1篇

在飛行流量管理方面，飛行流量管理系統通過與輔助決策系統相結合，構成了人工智能輔助決策系統的飛行流量管理模塊。該模塊主要通過計算飛行流量來避免飛行流量的沖突，進而根據分析結果進行航班的排序。從具體的應用情況來看，首先，飛行流量的計算需要大量的原始數據，而這些數據既包含了歷史數據，也包含了實時數據。同時，由于這些數據是來自于空域、機場和氣象等多個方面的復雜信息，所以系統需要建立相應的飛行流量管理數據庫，從而保證數據的準確性和及時性，進而保證飛行流量計算結果的可靠性。其次，在進行飛行流量計算時，系統利用了飛行動力學計算原理。根據數據庫的信息，系統對飛機的四維飛行軌跡進行了計算，從而可以得知飛機的降落時間和降落地點。這樣，系統就可以得出任意航段和交匯點在任意時間的飛行架次，進而列出潛在的飛行流量沖突信息。再者，在得知以上信息后，系統需要對這些信息進行分析，從而進行航班的排序，進而避免飛行流量的沖突。在排序方面，系統不僅可以實現飛行計劃的過程仿真，還可以找出空域資源的“空閑”狀態，進而利用該狀態，進行航班和起降順序的調整。而具體的排序原則有兩個，一是優先級排序，二是全排列。其中，優先排序是按照一定的標準給這些航班擬定優先級，然后按照優先順序進行航班的排序。而優先級的擬定標準有很多，比如飛行任務、機型、機場和時間等因素，都可以成為優先級的擬定標準。全排列原則是對沖突的航班進行全排列，從而根據每一次排列的延誤損失，選擇損失最小的排序方法。相比較來說，全排序法雖然較為科學，但是系統需要承擔的運算量較大，因此會占用系統較多的內存資源。

2人工智能技術在飛行沖突探測與解脫管理方面的應用

人工智能技術的應用可以使空中交通管理系統具有高智能化的特征，從而滿足飛行沖突與解脫管理方案自動生成的需要。具體來說，實現這一功能的模塊是飛行沖突探測與解脫輔助決策模塊，而該模塊是由沖突探測與解脫系統和輔助決策系統組成的。該模塊不但可以實現飛行沖突的預測，還可以為管制人員提供飛行沖突調配的決策方案，從而減輕管制人員的壓力，幫助他們做出正確的決定。所以，該系統的應用，彌補了人類與機器各自存在的不足，從而有效的避免了因人為失誤或機械故障而造成的飛行事故。從原理角度來看，系統首先通過分析飛行沖突情況來制定可能的解脫方案，然后根據航空器優先級分類方法和沖突類型判定法等多種規則，進行方案的選擇和排除。在這一推理過程中，為了保證系統推理的有效性，系統需要根據大量的規則來進行方案的推理選擇。而這些規則，則要被統一存入知識庫系統中。這樣，管制人員只要在平時做好知識庫系統的更新和維護，就能夠保證系統推理的有效性，從而根據系統提供的方案，來進行飛行沖突航班的排序。

3結論