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研究生: 劉仲祥
Liou, Jong-Shyang
論文名稱: 即時飛航流量管理系統之建立與管理策略研擬
The Develpement of The Real Time Air Traffic Management System and Management Strategy Analysis
指導教授: 戴佐敏
Dai, D. M. Melody
學位類別: 博士
Doctor
系所名稱: 管理學院 - 交通管理科學系
Department of Transportation and Communication Management Science
論文出版年: 2004
畢業學年度: 92
語文別: 中文
論文頁數: 160
中文關鍵詞: 類神經網路模擬最佳化即時飛航流量管理系統
外文關鍵詞: real-time air traffic flow management (ATFM), artificial neural network, optimization, simulation
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  •   本研究根據國內特性,建立一即時飛航流量管理系統,此系統接收即時資訊,可針對多機場、多時段之流量與容量進行預測,並據此建議各機場之起飛額度。此系統主要包括航機動態監控、流量預測、機場容量預測、以及流量管理最佳化模式。由於無法於實際之飛航系統進行測試,本研究將此即時飛航流量管理系統與一微觀模擬模式(ANS2.0)加以整合,模擬模式可代表實際飛航系統之運作,因此此一即時飛航流量管理系統可在模擬模式內進行各種情境之測試。
      本研究針對不同監視系統,測試即時飛航流管理系統之運作績效,所考慮的監視系統包括:民航電報、雷達資料處理(Radar Data Processor, RDP)、以及通訊、導航、監視與飛航管理系統(Comminication Nevigation Surveillance / Air Traffic Management, CNS/ATM)。在流量預測方面,本研究採用類神經網路預測航機起飛及降落之時間,將個別航機之資訊加以彙整,即可得到未來各時段之起降航機數量;在容量預測方面,則根據氣象預報,決定跑道之起降容量;流量最佳化模組則以最短路徑網路問題構建最佳化模式,並以successive shortest path algorithm求解。
      測試結果顯示,各機場之起降容量若多加一緩衝值(buffer),可減少空中等候之情形,在到場延滯方面亦有較佳之績效。另外,針對不同監視系統的比較,在越充足的資訊的情況下,即能越有效地控制空中等候。由於求解一次的時間在3分鐘之內,因此可即時得到一建議之策略,供航管人員參考。

      This research develops a real-time air traffic flow management (ATFM) program. The system considered in this research is multi-airport and multi-period. This program will predict the 15-minute traffic demand, traffic flow, and capacity for certain time frame in advance and determine departure quota of each airport based on the predicted flow and capacity. The ATFM program consists of four modules: Information Receive Module, Flow Prediction, Capacity Prediction, and Flow Optimization Model. It’s very unlikely to evaluate the performance of this ATFM program in real system. This research incorporates a microscopic simulation model to represent the airspace operation system and tests the air traffic flow management program under various scenarios.
      The performae of various surveillance systems, including Flight Data Processing (FDP), Radar Data Processing(RDP), and Communication Nevigation Surveillance (CNS), is tested and compared. The methodology of artificial neural network, ANN, is employed to better predict the flight departure and arrival times. The prediction of the flight departure and arrival times is used to predict traffic flow. The capacities of airports are estimated baed on weather information. A minimum cost flow problem is formulated to determine the optimal departure quota for each airport. Also, the successive shortest path algorithm is developed to solve this flow optimization problem.
      This ATFM program is tested for the aviation network in Taiwan. The result shows that the ATFM program with buffer concept can significantly reduce the airborne holding time, but only slightly increase the arrival delay. The performance comparison of varous surveillance systems shows that more accuate information the survailance system provides, the better performance the ATFM will have. In addition, the total computation time for an interation takes less than 3 minutes in a personal computer, which is quite promising for real time application.

    摘要 i Abstract ii 誌謝 iv 目錄 vi 圖目錄 viii 表目錄 ix 第一章 緒論 1 1.1研究動機 1 1.2研究目的 2 1.3研究範圍 2 1.4研究流程及內容 4 第二章 文獻回顧 8 2.1 飛航流量管理 8 2.1.1流量管理問題之特性 9 2.1.2流量管理策略 10 2.1.3流量管理模式 10 2.2 國內外流量管理系統發展 18 2.3 流量預測方法 22 2.4 跑道容量估算 24 2.5 模擬模式 26 第三章 資料蒐集與分析 30 3.1台北飛航情報區之空域與機場[39] 30 3.1.1航路分佈 30 3.1.2國內民用機場空邊設施 33 3.2各航線預計起飛班表 39 3.3隔離標準資料 39 3.4航空器分類 41 3.5即時航機運作資料 42 3.5.1民航電報 42 3.5.2航管自動化系統 42 3.5.3廣播自動回報監視(ADS-B)[42-43] 43 3.6航空氣象電碼[16,44-45] 44 3.7 系統分析紀錄磁帶 45 3.7.1飛行速度與飛行時間 46 3.7.2航機離場延滯分析 46 第四章 即時飛航流量管理系統架構 50 第五章 離場延滯暨流量預測與跑道容量 56 5.1航機離場延滯預測 56 5.1.1多元線性迴歸模式 59 5.1.2多元非線性迴歸模式 60 5.1.3類神經網路 63 5.2線上學習與流量預測架構 73 5.3跑道運作與跑道容量 76 5.3.1天氣狀況與跑道使用 76 5.3.2跑道容量 76 5.3.3模擬模式推估跑道容量曲線 78 5.3.4小結 82 第六章 模式構建 83 6.1模擬模式 83 6.2監視系統 87 6.3即時飛航流量管理系統 92 6.3.1流量預測子系統 93 6.3.2機場容量預測模組 99 6.3.3流量管理最佳化模式 100 6.4控制計畫執行 109 6.5模擬模式與流量管理與即時飛航流量管理系統之執行 112 第七章 各系統測試與策略研擬 117 7.1各系統測試與參數設定 117 7.1.1模擬模式 117 7.1.2即時飛航流量管理系統測試 117 7.2模式應用一-國內航線班表 124 7.3模式應用二-國內航線運量增加20% 130 7.3.1設定值 131 7.3.2流量管理最佳化模式網路設定之比較 131 7.3.3不實施管制與每15分鐘執行一次即時流量管理系統之比較 134 7.3.4跑道容量加入緩衝值 135 7.3.5小結 139 7.4監視系統比較 140 第八章 結論與建議 145 8.1結論 145 8.2建議 150 參考文獻 152 附錄A 影響離場延滯各因素之單因子多變量分析 155 附錄B 控制模擬結果之精確性 158

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    校外:2004-08-18公開
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