基于BP神经网络的终端区拥挤等级预测

摘要

cqvip:为了准确和有效地预测机场终端区拥挤等级,进而提高终端区空中交通运行效率,首先,从拥挤原因和拥挤后果2类指标入手,提取出4个终端区拥挤指标,并将其量化;然后,建立了基于反向传播(BP)神经网络的终端区拥挤等级预测模型;最后,以国内某终端管制区为例进行验证,结果表明,该预测方法对终端区拥挤等级预测的准确率达73.3%,并具有实用性。