基于时间序列混沌特性分析的短期空中交通流可预测性研究

The predictability of air traffic flow is the basic premise of predicting air traffic flow. Focused on the urgent needs of operation practice of air traffic management, in this research, the related definitions will be defined, the metrics and the analysis methods will be developed, for short term air traffic flows, in order to provide the crucial theoretical basis for prediction and optimization control of short term air traffic flows. Firstly, the definition of short term air traffic flow will be put forward. Based on changing characteristics of air traffic flow, the metrics of air traffic flow predictability will be established. Then, combining qualitative methods with quantitative ones, analysis methods of short term air traffic flow predictability will be developed. After that, determining and measuring methods meeting the real-time and accuracy requirements will be put forward, and the effects that uncertain factors have on the air traffic flow predictable size will be analyzed, so that prediction accuracy and the correction of optimization control for short term air traffic flow can be promoted, the probability of occurrence of air traffic flow chaos can be lowed, safe operation can be ensured, operation efficiency can be improved, delay can be reduced, energy can be conserved and emissions can be reduced. Therefore, research on short term air traffic flows has important theoretical significance and practical application values.

空中交通流可预测性是进行空中交通流预测的前提和基础。本项目紧密围绕空中交通管理运行实践的迫切需求，针对短期空中交通流，建立可预测性的相关定义、指标与分析方法，为短期空中交通流预测与优化控制提供重要的理论基础。首先，给出短期空中交通流可预测性定义，构建基于空中交通流变化特征的空中交通流可预测性度量指标。然后，研究定性与定量相结合的短期空中交通流可预测性分析方法。而后，提出满足实时性与精度要求的判定与度量方法，分析不确定因素对空中交通流可预测尺度的影响，以提高短期空中交通流预测的精准性与优化控制策略的正确性，降低空中交通流无序状态的发生概率，切实保障运行安全，提升运行效率，降低延误，节能减排。因此，对短期空中交通流的可预测性进行研究具有重要的理论意义与现实应用价值。

空中交通高速增长致使高密度、大流量运行成为常态，这对空中交通流量预测提出了更高的要求。为从系统运行的本质层面理解空中交通系统的变化规律，本研究紧密围绕空中交通流预测的前提和基础——可预测性这一科学主题，从非线性动力学系统角度，采用非线性时间序列分析方法，针对空中交通系统非线性动力学特性开展理论分析与实证研究，为空中交通流多尺度预测与优化控制提供理论基础与分析工具。主要研究内容包括：.（1）空中交通流混沌特性判定与可预测性定义研究. 在重构相空间的基础上，正值最大Lyapunov指数表明了空中交通流时间序列具有混沌特性。此外，考虑到单属性描述复杂系统的局限性，采用非线性特征属性集合方式定义了空中交通流的可预测性，即空中交通流可预测性={相轨迹分离率，波动序模体剖面，分形强度，不确定性}，其中各属性分别采用最大Lyapunov指数、序模体出现频次、多重分形谱宽度、熵值量化计算。.（2）空中交通流量波动模式可预测性量化与波动特性分析. 针对空中交通流时间序列的涨落波动特性，采用可视图和水平可视图的方法将时间序列映射成复杂网络，进而从网络结构角度，以序模体作为网络局部结构的基本单位刻画流量波动的涨落模式，将描述涨落模式概率分布的序模体剖面定义为该时间粒度下的流量涨落波动模式的可预测性。.（3）空中交通流量多重分形与多尺度多重分形特性分析. 针对空中交通流时间序列的自相似性和相关性特征，分别从单尺度和多尺度判定了空中交通流时间序列的多重分形特性，探究了多重分形特性成因，比较了各类交通流的分形特性异同，考察了雷雨季节对于多重分形特性的影响，分析了多尺度多重分形特征（分形强度、主导波动类型和不敏感类型），量化讨论了时间序列长度对于多重分形特性的影响。.（4）空中交通流量多尺度复杂性分析.鉴于不确定性与可预测之间的对应关系，采用多尺度熵量化时间序列的不确定性，描述其可预测性。考察了多尺度熵值曲线上的突降点，刻画了可预测性的陡升分布。