投稿网址:www.stae.com.cn2023年第23卷第26期2023,23(26):11437-08科学技术与工程ScienceTechnologyandEngineeringISSN1671—1815CN11—4688/T收稿日期:2023-02-05修订日期:2023-06-27基金项目:国家重点研发项目(2020YFB1600101);中国民航大学民航航班广域监视与安全管控技术重点实验室基金(202008)第一作者:李楠(1978—),女,满族,辽宁抚顺人,硕士,副教授。研究方向:空中交通运行规划与仿真技术。E-mail:lily_cauc@163.com。引用格式:李楠,傅饶.进场航空器跑道占用时间预测[J].科学技术与工程,2023,23(26):11437-11444.LiNan,FuRao.Runwayoccupationtimepredictionofapproachingaircrafts[J].ScienceTechnologyandEngineering,2023,23(26):11437-11444.进场航空器跑道占用时间预测�李楠,傅饶(中国民航大学民航航班广域监视与安全管控技术重点实验室,天津300300)摘要为了准确预估跑道占用时间(runwayoccupancytime,ROT),提出了一种将灰狼优化算法和随机森林算法结合的预测模型。首先基于ADS-B轨迹,根据纽瓦克自由国际机场的实际运行情况,提取出进场航空器的跑道占用时间;其次分析跑道出口选择、跑道出口角度、气象条件、跑道入口端速度、跑道出口端的速度、机型、航空公司对跑道占用时间的影响;最后利用灰狼算法实现随机森林参数优化(greywolfoptimization-randomforests,GWO-RF),基于优化后的随机森林模型完成对进场航空器跑道占用时间的预测。实验结果表明,相比实验和文献中的其他方法,该方法对跑道占用时间的预测更为准确,预测值与实际误差值在10s内的占93.6%。研究结果可用于大型机场实际运行航班跑道占用时间预测。关键词跑道占用时间;机器学习;随机森林;灰狼优化算法中图法分类号V355;文献标志码ARunwayOccupationTimePredictionofApproachingAircraftsLINan,FURao(KeyLaboratoryofCivilAviationFlightWide-areaSurveillanceandSafetyControlTechnology,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)[Abstract]Apredictionmodelthatcombinesgreywolfoptimization(GWO)algorithmandrandomforestalgorithmwasproposedtoaccuratelyestimaterunwayoccupancytime.Firstly,basedontheADS-BtrajectoryandtheactualoperationofNewarkLibertyInterna-tionalAirport,therunwayoccupancytimeoftheincomingaircraftwasextracted.Secondly,theeffectsofrunwayexitselection,runwayexitangle,weatherconditions,entryspeed,exitspeed,aircrafttype,...
