基于FCM-粗糙集的多扇区交通拥挤识别方法研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2017年第6期北京时间：

作者：李桂毅，胡明华，郑哲

单位：南京航空航天大学民航学院/飞行学院，南京211106

摘要：通过分析管制扇区交通时空拥挤特征，基于雷达航迹数据建立了多扇区交通拥挤识别模型.建立当量交通量、接近度、饱和度、交通密度4 个多扇区拥挤特征指标，采用FCM(模糊C均值聚类算法)和粗糙集理论，对扇区拥挤程度进行划分和识别，并以中南地区区域管制扇区数据进行了实例验证.实验结果表明，扇区的拥挤态势受扇区多种宏观和微观特征的共同影响，且拥挤识别模型计算可行、识别效率较高.多扇区交通拥挤识别对空域规划、空管辅助决策、空中交通流量管理具有一定的应用价值.

关键词：航空运输,空域拥挤,多扇区交通拥挤识别,FCM,粗糙集

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China（61573181，U1333202）；中央高校基本科研业务经费专项资金项目/Fundamental Research Funds for the Central Universities（NJ20140016）