【摘要】随着当前社会经济高速发展和我国民航领域的技术革新，航班运输量迅猛增长。特别在我国的一些大型城市，空中航路拥堵的现象越来越频繁。对航班的正常性、安全性都产生了较大的影响。迫切需要快速、全面了解交通拥堵风险，并研究预测的方法，使得能够有预见性的解决主干航路的拥堵问题。本文针对我国主干航路的拥堵现状，给出了基于证据理论的主干航路拥堵预测方法，建立起一个能有效预测主干航路拥堵的预测算法，通过对算例的计算与分析，证明了预测方法的可行性和有效性。
【关键词】主干航路；拥堵风险；预测
随着当前社会经济高速发展，民航领域科技日新月异，航班的运输周转量急剧上涨。航班的正点率逐年降低，在这其中，20%以上的航班发生延误的原因是由于航班量过大，与现有的有限空域容量不能相互匹配所致。
本文的研究目标是：从拥堵预测的角度出发，分析可能造成拥堵的拥堵因素，建立主干航路拥堵风险预测模型，把握拥堵事件的不确定性，并结合经验与知识，提出预测主干航路拥堵的解决方法。
在本文中,设是造成主干航路拥堵的拥堵因素，并且所有在中的因素是互斥的因素。影响主干航路拥堵的4个主要因素，天气因素、人为因素、环境因素、设备因素。即为本文中的取值范围。设拥堵事件X只可以取一个有用的，则称拥堵因素为样本空间。中为互斥的要素，并且包含所有情况，就被称为拥堵底层因素层。定义如下[8]：
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在评价中，从专家给出各个因素造成拥堵的相信程度始，然后由拥堵证据合成规则逐层合成，最后得到量化值。下面给出具体算法。
当专家预测主干航路拥堵时，把影响拥堵作为证据，那么关于拥堵程度的命题就是专家对于证据预测的信度。基于该证据进行预测，把专家命题作为概率分配标准，假设证据间相互独立，便可以建立拥堵预测模型，结合证据合成规则，获得不同程度主干航路的拥堵等级和基于动态因素影响下的拥堵等级的可靠性。
K个专家基于n个证据预测了主干航路的拥堵状况，获得两个基于底层因素层下的不同主张，那么具体步骤如下。
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关于主干航路拥堵预测的方法，本人认为要想更准确、更贴近实际的进行预测，就要充分地将真实情况下的许多不可控与不确定性因素也融入预测的算法研究中。正是因为考虑到这一点，在本文中，本人以证据理论为基础，建立了主干航路拥堵预测的数学模型。此模型可以接受不确定信息和模糊的判断，使得计算结果更加的具有可信度。并且，本文引入了类概率函数，用来验证模型的可信度。根据同样的数据进行分析计算，最终得到拥堵的类概率。若两者的计算结果在允许的误差范围之内，则说明主干航路拥堵模型是有效的。
本文的算法可以用来提前预测主干航路的拥堵情况，帮助管制员与飞行员及时确定绕飞方案，减少航路拥堵，提高安全性。但由于此算法主要是通过单一数字来衡量拥堵风险，需要与大量工作中的实际拥堵情况进行对比，才能得到具体的拥堵可信度与拥堵程度。所以，此算法还需要进一步的改进和优化。
参 考 文 献
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