二步-天气下流量管理相关寻找本翻译结.pdfVIP

ClusteringDayswithSimilarAirportWeatherConditions

ShonGrabbe1andBanavarSridhar2

NASAAmesResearchCenter,MoffettField,CA,94035-1000

AvijitMukherjee3

UniversityofCaliforniaSantaCruz,MoffettField,CA,94035-1000

任何一个给定的天，交通流量管理者必须经常依靠过去的经验和去开发交通流量管理措

施去消除飞机需求和天气影响机场容量的不平衡。本研究目的是应用数据挖掘分类聚类算法

去数据的大量和空通数据去确定模块和过去的决策最终形成每日运行决策。具

体的，本文确定了地面等待程序相似使得时刻聚类。相似时刻的确定是一个两步骤过程。第

一步，天气数据，到达率和交通流量管理日志被用来估计芝加哥俄亥际机场地

面等待程序实施的每小时概率。这些小时概率被聚类在第二步去确定相似GDP可能性的小

时，

两步骤过程：

1.使用某一时段天气和预订到达率和空通流量管理日志评估出现在某两个机场

的地面等待程序的每小时概率，这些每小时概率在第二步骤中被聚类，去确定一个地面

等待程序出现可能性相似的小时集合。聚类地面等待程序概率与直接聚类天气信息和空

通分布的对比去确定运行相关聚类，比如一个交通管理人员可能被要求去实施的管

理措施。

2.当一个地面等待程序出现概率很高时，可以用这个聚类来代表“不利天气”天数。

3.最终，这些结果展示了可以使用天气和空通可以提供空通管理限制去

应对机场出现的天气和交通状况。

ClassificationOfDaysUsingWeatherImpactedTrafficInTheNationalAirspaceSystem

AvijitMukherjee1UniversityAffiliatedResearchCenter,MoffettField,CA,94035,USA

ShonGrabbe2andBanavarSridhar3NASAAmesResearchCenter,MoffettField,CA,94035,

USA

基于天气对空域系统的影响对天数类型进行分类对评估过去空通管理决策有效性非常

有意义。为了达到这个目标，本文呈现了一个方法基于恶劣天气对交通的影响对天数进行分

类。使用了WITI作为输入实现分类。首先，进行了一个要素分析去确定多种天气类型中的

显著天气。要素得分基于某一天的天气地点和严重性。使用Ward最小方差方法应用到天数

要素得分。分析的结果是有21个类。在这些属于相同类的天数中天气和交通是相似的，但

不是完全一样的。依据天数的分类，分析了改航去确定属于不同类型天数中频繁使用的

航路。多数经常使用的航路属于一个特别的类型展示了与以往设计的去消除天气影响的航

路的相似性。这是一个经过数据分析后的直观的结果。