基于生物免疫算法的机场航班延误状态检测研究

摘要

枢纽机场大面积航班延误的检测与预警已经成为急待研究和解决的问题，航班延误状态检测和免疫系统区分自体与非自体有极大的相似性，本文尝试把免疫算法运用到航班延误状态的诊断检测与预测中，进行了有益的探索，其主要工作有： 提出了基于免疫否定选择算法的机场航班延误状态检测方法，将生物免疫系统机制与机场航班运行机制联系起来，建立了相应的自体集合、检测细胞、抗原信息及它们之间的匹配模型，并进行实例验证与实现；提出了基于概率的机场航班延误动态克隆免疫检测与预警方法，将动态克隆选择算法运用到航班延误状态检测过程中，把一定时期内的航班延误概率作为成熟检测器和记忆检测器的划分标准，并且相应地在检测器训练过程中提出了相对年龄的概念，按照每周的不同日期不同时段采用对应的航班延误数据，定义航班运行数据的权重系数，提高检测和预测的准确率；针对对某天某时刻航班实际运行发生的情况，提出了基于分布式人工免疫模型的机场航班延误实时检测方法，利用分布式检测模型的特点，使用各周次训练出来的检测器联合实时对下一时刻的机场离港航班延误状态进行检测，实验结果表明这种方法不仅能够实时准确地检测机场离港航班状态，而且能够准确预测下一时间段累计延误航班数量。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1免疫算法的国内外研究现状

1.2.2航班延误的国内外研究现状

1.3本文的主要工作和安排

第二章生物免疫算法的基本框架与模型

2.1免疫算法的基本框架

2.2基于群体的免疫算法

2.2.1否定选择算法

2.2.2肯定选择算法

2.2.3动态克隆选择算法

2.2.4人工免疫系统

2.3基于网络的免疫算法

2.4免疫算法的研究方向

2.5免疫算法的应用状况

2.6本章小结

第三章基于免疫否定选择算法的机场航班延误状态检测方法

3.1免疫否定选择机制

3.2航班延误状态检测的模型

3.2.1航班延误的定义

3.2.2系统符号的定义

3.2.3匹配问题

3.2.4自体耐受

3.3航班延误状态检测流程设计

3.3.1初始检测器的生成

3.3.2检测器的训练

3.3.3航班状态的检测

3.4仿真实现及结果分析

3.5本章小结

第四章基于概率的机场航班延误动态克隆免疫检测与预警

4.1航班延误预警标准的产生

4.2航班延误的免疫符号定义

4.3动态克隆免疫检测模型

4.4航班延误检测与预警流程

4.4.1检测器生成

4.4.2检测器训练

4.4.3预警流程

4.4.3仿真实验及分析

4.5本章总结

第五章基于分布式人工免疫模型的机场航班延误实时检测方法

5.1航班延误状态实时检测与实现

5.1.1人工免疫系统检测模型的航班检测系统中符号定义

5.1.2实时检测模型实现

5.2仿真结果和分析

5.3本章小结

第六章结论与展望

参考文献

攻读学位期间的科研成果

致谢

附录