本，建立样本 集； 步骤2、利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，进行网络训练，输出优化后的BP神经网络； 步骤3 :根据输入的扇区性能检测指标实时数据，通过步骤2优化后的BP神经网络预 测扇区性能综合指数。2. 如权利要求1所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤1包括： 步骤I. 1确定BP神经网络结构； 步骤1. 2建立样本集。3. 如权利要求2所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤I. 1包括： 根据经验公式确定H为隐含层节点数目，C取从1到10的整数，I为 指标总数； 隐含层和输出层的节点传递函数均采用tansig函数：对于第P次训练,Lap表示第j(j= 1，2，...，N)组样本数据所对应的BP神经网络第k(k= 1，2, . . .，H)i隐含层节点的输出值，Y]>p表示第j(j= 1，2, . . .，N)组样本数据所 对应的BP神经网络输出层的输出值，co。^表示从输入层第i1节点到隐含层第Idl节点 的权值，ak,p表示隐含层第k^l节点的阈值，co'k,p表示从隐含层第k^l节点到输出层单 一节点的权值，P肩示输出层单一节点的阈值。4. 如权利要求2所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤1. 2包括： 采集不同时段的扇区性能检测指标样本，取样本对应扇区运行历史时段的管制录音录 像，组织资深管制专家以听录音、看录像的方式，分析所复现的管制情境，参照扇区运行性 能检测指标数据对样本进行扇区运行性能综合分类，将综合分类结果标定为扇区运行性能 综合指数；将不同时段的扇区性能检测指标样本及其对应的扇区性能综合指数样本组成n 组样本数据对，建立样本集。 所述扇区性能检测指标包括扇区通行性检测指标、扇区复杂性检测指标、扇区安全性 检测指标、扇区经济性检测指标和管制员工作负荷指标。 所述扇区通行性检测指标为扇区流量、扇区航行里程、扇区航行时间和扇区交通流密 度；扇区复杂性检测指标为扇区航空器爬升次数、扇区航空器下降次数、扇区航空器改速次 数、扇区航空器改航次数；扇区安全性检测指标为扇区短期冲突告警频率和扇区最低安全 高度告警频率；扇区经济性检测指标为扇区饱和度、扇区排队长度、扇区航空器延误架次 率、扇区航空器延误时间、扇区航空器平均延误时间；管制员工作负荷检测指标为陆空通话 信道占用率、陆空通话次数。5. 如权利要求1所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2包括： 步骤2. 1使用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值； 步骤2. 2以最优初始化权值和阈值，对扇区性能检测指标样本进行BP神经网络训练， 输出优化后的BP神经网络。6. 如权利要求5所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2. 1包括： 步骤2.I. 1随机初始化BP神经网络权值和阈值，对权值和阈值进行编码，形成个体及 种群； 步骤2. 1. 2构造个体适应度函数； 步骤2. 1. 3选择操作； 步骤2. 1. 4交叉操作； 步骤2. 1. 5变异操作； 步骤2. 1. 6根据遗传算法结束条件，选取适应度值最大的个体基因编码，作为BP神经 网络的最优初始化权值和阈值。7. 如权利要求6所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2.I. 1包括： 个体的编码采用实数编码方式，每个个体由输入层与隐含层连接权值、隐含层阈值、隐 含层与输出层连接权值以及输出层阈值构成。8. 如权利要求6所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2. 1. 2包括： 将不同时段的扇区性能检测指标样本数据归一化处理后作为网络输入数据，将对应的 扇区性能综合指数作为网络期望输出，以种群中第I(1 = 1，2, . . .，L)4l个体作为BP神经 网络权值和阈值，L表示种群规模，并以训练输出与期望输出之间误差（绝对值）之和的倒 数，作为在第d次迭代后的适应度值F1, d:其中，.?:分别表示在第d次迭代时，第j(j= 1，2，. . .，N)组样本数据所对应的BP 神经网络的训练输出与期望输出；可取1，2, 3,4, 5,分别表示扇区运行性能为最好、 较好、一般、较差、最差。9. 如权利要求6所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2. 1. 3包括： 通过选择操作处理个体适应度值，选择输出部分个体适应度值对应的个体；个体1在 第d次迭代时的选择概率为：10. 如权利要求6所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2. 1. 4包括： 使用交叉操作对选择输出的个体进行处理，并输出交叉操作结果。第1个个体和第1' 个个体在m位进行基因交叉操作方法为：其中：gi,n>,d和Sr,n>,d分别表示第1个个体和第1'个个体在m位的基因，g'U.d和g' 分别表示第1个个体和第1'个个体对m位的基因进行交叉操作之后的基因，r是 [〇, 1]间的随机数。11. 如权利要求6所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2. 1. 5包括： 使用变异操作对交叉操作结果进行处理，得到变异操作结果：其中，g_、g_分别为基因g' 取值的上界和下界，f(d) =b(l-d/D_)2,其中a和 b是[0, 1]间的随机数，d为当前的迭代次数，D_为最大迭代次数。12. 如权利要求6所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2. 1. 6包括： 根据最大迭代次数，判断是否满足遗传算法结束条件，如达到最大迭代次数，结束遗 传算法计算，选取适应度值最大的个体基因编码，作为BP神经网络的最优初始化权值和阈 值；若不满足算法结束条件，则返回步骤2. 1. 3。13. 如权利要求5所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2. 2包括： 步骤2. 2. 1基于遗传算法输出BP神经网络的最优初始化权值和阈值，进行网络训练， 得到训练输出值，计算训练输出与期望输出之间的误差； 步骤2. 2. 2根据计算出的误差，更新网络的权值和阈值； 步骤2. 2. 3输出优化后的BP神经网络。14. 如权利要求13所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 所述步骤2. 2. 3包括： 以误差收敛精度、训练步长以及确认检查的次数，设定网络训练结束条件；判断是否满 足网络训练结束条件，若满足，则输出优化后的BP神经网络；若不满足，则将步骤2. 2. 2更 新后的权值和阈值作为初始化权值和阈值，执行步骤2. 2. 1。15. 如权利要求1所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 在步骤2中的训练BP神经网络之前，先对扇区性能检测指标样本数据进行归一化处 理；在步骤3中的扇区性能检测指标实时数据输入之前，先对实时数据进行归一化处理； 所述样本数据归一化处理的函数表示为：其中，表示第j(j= 1，2，. . .，N)个样本的第i(i= 1，2，. . .，17)项指标的原始数 据，X' 表示对Xhl进行归一化处理之后的数据，X'mG[-1，1]; 所述扇区性能检测指标实时数据，经过归一化处理得到X't>1为：16. 如权利要求1所述的空中交通管制扇区运行性能检测方法，其特征在于： 若输入扇区性能检测指标实时数据预测扇区性能综合指数结果符合预设条件，则响应 敏出吕口〇17.-种空中交通管制扇区运行性能检测系统，其特征在于：包括： BP神经网络模块：用于确定BP神经网络拓扑结构，利用遗传算法优化BP神经网络的 权值和阈值，根据样本数据对训练BP神经网络； 检测模块：输入扇区性能检测指标实时数据检测输出扇区性能综合指数。18. 根据权利要求17所述的空中交通管制扇区运行性能检测系统，其特征在于： 系统还包括警告模块；所述检测模炔基于归一化处理后的扇区性能检测指标实时数据 检测输出扇区性能综合指数，若检测结果符合预设条件，则所述警告模块响应警告。19. 根据权利要求17所述的空中交通管制扇区运行性能检测系统，其特征在于： 系统还包括管制扇区运行性能检测数据库、以及分别耦合于所述管制扇区运行性能检 测数据库的数据引接模块和管制扇区运行性能指标检测模块；所述数据接引模块包括电报 数据接口、综合航迹数据接口和管制语音数据接口；所述管制扇区运行性能指标检测模块 用于采集管制扇区运行通行性指标、管制扇区运行复杂性指标、管制扇区运行安全性指标、 管制扇区运行经济性指标和管制员工作负荷指标；所述管制扇区运行性能检测数据库耦合 于所述BP神经网络模块和检测模块的输入端。20. 根据权利要求17所述的空中交通管制扇区运行性能检测系统，其特征在于： 所述BP神经网络模块还包括遗传算法单元和BP神经网络训练单元；所述遗传算法单 元通过对输入的个体适应度值进行选择操作、交叉操作和变异操作处理得到最优适应度值 对应的个体，判断所述最优适应度值对应的个体是否满足预设条件，若是，则根据所述最优 适应度值对应的个体输出最优初始化权值和阈值，若否，则返回执行选择操作、交叉操作和 变异操作处理；所述BP神经网络训练单元基于最优初始化权值和阈值进行网络训练，输出 优化后的BP神经网络。
【专利摘要】本发明公开了一种空中交通管制扇区运行性能检测方法及系统，该方法包括步骤：步骤1：确定BP神经网络拓扑结构，采集不同时段的扇区性能检测指标样本，建立样本集；步骤2、利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，进行网络训练，输出优化后的BP神经网络；步骤3：根据输入的扇区性能检测指标实时数据，通过步骤2优化后的BP神经网络预测扇区性能综合指数。本方法全面、综合地涵盖了管制扇区运行性能的各类影响因素，能够满足空中交通管制单位对扇区性能综合指数进行实时检测和告警的实际需求，对于提升管制运行管理水平、优化管制空域结构具有数据支持作用；所设计的管制扇区运行性能综合检测系统，能够应用于空中交通管制单位，具有很强的应用工程操作性。
【IPC分类】G06Q50/00, G06N3/08, G06Q10/04
【公开号】CN105225007
【申请号】CN201510642675
【发明人】张建平, 刘卫东, 段力伟, 吴振亚
【申请人】中国民用航空总局第二研究所
【公开日】2016年1月6日
【申请日】2015年9月30日