[发明专利]一种基于指标体系的交通态势复杂度评估方法

摘要

本发明涉及一种基于指标体系的交通态势复杂度评估方法，该方法包括五个步骤：首先根据已有的研究成果及实际运行经验，选取定义明确、可定量分析的指标建立指标体系；然后根据所需评估的空域单元，采集雷达航迹数据，计算指标值；其次使用灰色关联聚类方法对指标体系进行聚类分析；接下来从各指标聚类中分别选取指标，利用信息熵值法求得指标权重；最后对指标加权求和得到空域单元的交通态势复杂度。采用本方法可避免相同意义的指标重复使用，采用客观的方法分配指标权重，真正从多个维度评估交通态势，分析客观，占用资金少，评估准确。

主权项

一种基于指标体系的交通态势复杂度评估方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一、选取多维指标：依据已有的空中交通复杂度研究成果，结合一线空中交通管制员的实际运行经验，选取定义明确、可定量计算分析的交通态势分析指标u个，构成初始指标体系；步骤二、基于航空器雷达航迹数据计算指标值：确定需要评估交通态势复杂度的空域单元，采集经过该空域单元的所有航班1天内的雷达航迹数据，根据每个指标的准确数学定义，每隔一个固定时间间隔t计算一次u个指标数值，则1天内计算出u个指标m个时间样本的指标值；步骤三、基于指标计算值聚类分析指标体系：使用灰色关联聚类方法对指标体系进行聚类分析，基于步骤二中指标计算结果，共有u个指标，每个指标有m个时间样本值，得到数据序列如下：X1＝(x1(1)，x1(2)，...，x1(m))X2＝(x2(1)，x2(2)，...，x2(m))·································Xu＝(xu(1)，xu(2)，...，xu(m))其中Xi表示第i个指标的时间样本数据序列，对所有的i≤j，i，j＝1，2，…，u，对所有数据序列进行标准化，去除量纲，记为： X i 0 = ( x i ( 1 ) - min ( X i ) max ( X i ) - min ( X i ) , x i ( 2 ) - min ( X i ) max ( X i ) - min ( X i ) , · · · , x i ( m ) - min ( X i ) max ( X i ) - min ( X i ) ) = ( x i 0 ( 1 ) , x i 0 ( 2 ) , · · · , x i 0 ( m ) ) 计算任意两个指标数据序列Xi与Xj的灰色绝对关联度εij： | S i | = | Σ k = 2 n - 1 x i 0 ( k ) + 1 2 x i 0 ( m ) | | S j - S i | = | Σ k = 2 n - 1 ( x j 0 ( k ) - x i 0 ( k ) ) x i 0 ( k ) + 1 2 ( x j 0 ( m ) - x i 0 ( m ) ) | ϵ ij = 1 + | S i | + | S j | 1 + | S i | + | S j | + | S j - S i | 根据u个指标数据序列两两之间的灰色绝对关联度εij，建立如下特征变量关联度矩阵： ϵ 11 ϵ 12 · · · ϵ 1 u ϵ 22 · · · ϵ 2 u · · · · · · ϵ uu 其中εii＝1，取定临界值r∈[0，1]，一般要求r＞0.5，r越接近于1，分类越细，当εij≥r(i≠j) 时，则视Xi与Xj为同类指标，以此作为指标体系在临界值r下的灰色关联聚类，则最终将指标体系分为n类指标；步骤四、基于指标信息熵值划分指标权重：依据步骤三中聚类结果，分别从各指标聚类中选取具有代表性的指标，共n个，依据n个指标m个时间样本的指标数据，建立如下对象特征数据矩阵： X = x 11 , x 12 , x 13 , · · · , x 1 m x 21 , x 22 , x 23 , · · · , x 2 m · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · x n 1 , x n 2 , x n 3 , · · · , x nm 其中xij表示第i个指标第j个时间样本的数据，1≤i≤n，1≤j≤m，采取和步骤三中一样的方法先对初始数据矩阵做标准化处理： X i ′ = ( x i 1 ′ , x i 2 ′ , · · · , x im ′ ) = ( x i 1 - min ( X i ) max ( X i ) - min ( X i ) , x i 2 - min ( X i ) max ( X i ) - min ( X i ) , · · · , x im - min ( X i ) max ( X i ) - min ( X i ) ) Y i = ( y i 1 , y i 2 , · · · , y im ) = ( x i 1 ′ Σ X i ′ , x i 2 ′ Σ X i ′ , · · · , x im ′ Σ X i ′ ) 其中Xi′，Yi表示对应数据矩阵中第i行的所有数据，∑Yi表示将中第i行的所有数据求和，0≤yij≤1，得标准化矩阵Y＝{yijx×m}，第i个指标的数据样本信息熵值为： e i = - K Σ j = 1 n y ij ln y ij 常数K与指标总数m有关，K＝1/lnm，某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵ei与1之间的差值：di＝1‑ei，第i项指标的权重为： w i = d i Σ i = 1 n d i ; 步骤五、评估空域单元交通态势的复杂度：根据步骤四中求得的指标权重，对步骤四中n个指标m个时间样本的标准化数据加权求和，依次得到每个时间样本的对应的复杂度评估值： Z j = Σ i = 1 n d i × y ij .