一种基于多重回归模型的扇区运行性能综合指数的方法及系统的利记博彩app
【技术领域】
[0001] 本发明设及监控领域，尤指是一种空中交通管制扇区运行性能综合检测方法及系 统。
【背景技术】
[0002] 伴随着航空运输业的发展，为了保证各类飞行活动的安全和有序，空中交通管制 服务应运而生并不断得到发展完善，至20世纪80年代趋于成熟。现代空中交通管制服务 的主要内容是：空中交通管制员（简称为"管制员"，下同）依托现代通信、导航、监视技术， 对所辖航空器实施管理和控制，协调和指导其运动路径和模式，W防止空中航空器与航空 器相撞及在机场机动区内航空器与障碍物相撞，维护和加快空中交通的有序流动。空中交 通管制扇区（简称为"管制扇区"，下同）是空中交通管制（简称为"管制"，下同）的基本 空间单元。一般情况下，为航空器提供空中交通管制服务的空域被划设为若干管制扇区，每 个管制扇区对应一个管制员工作席位。管制扇区运行性能是管制扇区内航空器运行态势的 技术性指标提炼，既反映管制员对所辖管制扇区提供管制服务的质量和水准，又反映特定 管制空域使用效能。因此，对管制扇区运行性能的有效检测是调整管制运行策略、优化管制 空域结构的基础和前提。
[0003] 专利文献CN104636890A于2015年05月20日公开了一种空中交通管制扇区动态 调整系统及方法。该方法包括W下步骤：（1)基于空域数据库中的各扇区数据，生成可供优 选的可行扇区组合的集合；(2)基于雷达历史数据，计算各扇区的历史管制工作负荷系数； (3) 依据雷达实时读入的当前航班位置和飞行状态信息，计算进入各扇区的航班流量；(4) 依据当日飞行计划，计算进入各扇区的航班流量；（5)基于上述历史工作负荷系数W及航 班的实时流量和计划流量，计算各扇区的管制工作负荷，然后，基于最优扇区组合选择模型 计算出所述可行扇区组合的集合中的最优扇区组合。
[0004] 目前，针对空中交通管制扇区运行性能的研究较少，大部分研究集中在下述几个 孤立方面：（1)空中交通流密度，分为战略和战术两层面，其中前者主要体现为空域复杂性 指标，后者主要体现为管制单元空中交通拥挤程度判定。目前，空中交通流密度指标在应用 上仍W管制单元的航空器架次统计作为主要呈现。（2)管制运行安全性能，包括定量和定 性两方面。定量方面，国际民航组织（ICAO)依据碰撞风险分析制定的总的安全目标等级 CTL巧是1. 5X10-8次致命飞行事故/飞行小时，而我国民航空管系统根据危险接近风险分 析将事故征候万架次率作为关键安全指标。定性方面，ICAO推荐采用威胁差错管理灯虹eat andErrorManagement,TEM)或日常运行安全监测（NormalOperationsSafetySurvey, NOS巧方法，实施定性的管制运行安全性能评价。国内学者围绕人、机、环、管理等4类因素 分别建立了安全风险评估指标体系，并开展了指标权重分析。（3)管制运行效率性能，主要 围绕航班延误指标方面。目前，国外航班延误统计指标设及延误架次率及延误时间。我国 民航欠缺航班延误时间的细化统计，在航班延误原因界定、统计指标设计、统计方法及流程 等方面亟待改善。（4)管制员工作负荷，是管制扇区容量评估的重要考量。国外学者从生理 /行为特征、主观测评、工作细分的角度，分别提出了电击皮肤的反应、屯、率、屯、电图、血压、 体液等生理指标，设备操作次数、陆空通话时间记录等行为指标;ATW口技术、NASA-TLX量 表、SWAT量表和MCH法等主观测评技术；DORATASK、MBB法、RAMS法等衡量管制员工作时间 的方法。国内学者发展了主观测评方法，提出了基于可拓学的管制员工作负荷评价模型。
[0005] 目前针对空中交通管制扇区运行性能的既有研究内容，主要存在W下不足：（1) 研究方法方面，定性研究较多，定量研究较少，客观性不足。（2)检测指标方面，指标维度较 为单一，不够全面、综合，导致综合检测能力不足。（3)应用性方面，既有研究仍停留在实验 室研究阶段，主要服务于战略决策，而面向空中交通管制单位的实际工程应用少。由于上述 不足，导致目前国内外对于管制扇区运行性能检测的研究在客观性、全面性、可操作性等方 面均有所欠缺，特别是对于实际中需要对管制扇区运行性能进行实时检测和响应告警运一 需求，尚未有效实现。
【发明内容】
[0006] 本发明提供一种更高效的、可提高客观性、预测准确性的空中交通管制扇区运行 性能综合检测方法及系统。
[0007] 本发明的目的是通过W下技术方案来实现的：
[000引一种空中交通管制扇区运行性能综合检测方法，包括步骤：
[0009] 步骤1 :选取一定时长间隔的管制扇区运行性能指标样本，及上述指标对应的管 制扇区运行性能综合指数样本作为样本数据；
[0010] 步骤2 :根据上述样本数据，建立线性回归模型和非线性回归模型；
[0011] 步骤3 :通过拟合度、显著性和误差分析，对线性回归模型和非线性回归模型进行 比对，确定扇区运行性能综合检测多重回归模型；
[0012] 步骤4:将实时管制扇区运行性能指标导入扇区运行性能综合检测多重回归模 型，得到管制扇区运行性能综合指数。
[0013] 进一步的，所述步骤1中的所述管制扇区运行性能指标包括扇区运行通行性指 标、扇区运行复杂性指标、扇区运行安全性指标、扇区运行经济性指标和管制员工作负荷检 测指标。
[0014] 进一步的，所述扇区通行性检测指标分别包括扇区流量、扇区航行里程、扇区航行 时间和扇区交通流密度；
[0015] 所述扇区复杂性检测指标包括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；
[0016] 所述扇区安全性检测指标包括扇区短期冲突告警频率和扇区最低安全高度告警 频率；
[0017] 所述扇区经济性检测指标包括扇区饱和度、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；
[0018] 所述管制员工作负荷检测指标包括陆空通话信道占用率、陆空通话次数。
[0019] 进一步的，在执行步骤2之前，先对样本数据进行标准化转换；标准化转换过程如 下：
[0020] 令Xi,、X' 1,分别表示第i个样本数据的原始数据和经过标准化转换后的数据， 巧、S,分别表示第j个指标样本的均值和方差，则：
[0021]
[0022] 将标准化转换之后的数据X' 1,，作为建立线性回归模型和非线性回归模型的输 入数据。
[0023] 进一步的，所述步骤2包括如下步骤：
[0024] 步骤2. 1根据上述样本数据，分别建立多重线性回归模型和多重非线性回归模 型，并求解系数bi，
[00巧]其中多重线性回归模型为：
[0026]Y=XB+U
[0027]其中，
[0028]
[0029] 多重非线性回归模型为：
[0030] Y= f [化lA'.'.A)也乂2,…，、]
[0031] 其中因变量Y为管制扇区运行性能综合指数，自变量X为17项管制扇区运行性能 综合检测指标，Xm"(n= 1，2,. . . .，17)，m表示m组时间间隔，U为除了n个自变量对因变量 Y的影响之外的随机误差，服从正态分布，f表示非线性回归函数；
[003引步骤2. 2根据各模型返回的可决系数R2值、F检验、t检验，分别验证并比较两种 回归模型的拟合度、显著性，在模型拟合度较高、显著性明显的基础上，计算两种回归模型 的检测误差，并选取误差最小的一种模型，作为管制员疲劳指标检测的多重回归模型。
[0033] 进一步的，所述步骤4中的实时输入数据在输入多重回归模型之前要进行标准化 转换；标准化转换过程如下：
[0034] 根据m组时间间隔的样本数据的17项指标的均值瑪、方差S,，对实时输入管制扇 区运行性能指标t，(j= 1，2, . . . .，17)进行标准化转换；
'将转换后的数据t', 导入到多重回归模型中。
[0035] 进一步的，该方法还包括步骤5,当管制扇区运行性能综合指数超出阔值，扇区运 行性能响应告警。
[003引一种空中交通管制扇区运行性能综合检测系统，包括，
[0037] 构建模块，用于将样本数据代入线性回归模型和非线性回归模型；
[0038] 多重回归模型模块，用于通过拟合度、显著性和误差分析，对线性回归模型和非线 性回归模型进行比对，确定扇区运行性能综合检测多重回归模型；
[0039] 预测模块，用于将实时输入数据导入多重回归模型，得到管制扇区运行性能综合 指数。
[0040] 进一步的，还包括，标准化转换模块：用于对输入的样本W及实时输入数据进行标 准化转换；
[00川报警模块：当管制扇区运行性能综合指数超出阔值，管制扇区运行性能响应告警。
[0042] 进一步的，还包括管制扇区运行性能检测数据库，与所述管制扇区运行性能检测 数据库禪合的数据引接装置和数据计算装置；
[0043]所述数据引接装置包括分别与所述管制扇区运行性能检测数据库禪合的电报数 据接口、综合航迹数据接口和管制语音数据接口；
[0044] 所述数据计算装置用于计算采集到的管制扇区运行性能指标，所述管制扇区运行 性能指标包括扇区运行通行性指标、扇区运行复杂性指标、扇区运行安全性指标和扇区运 行经济性指标和管制员工作负荷检