信息技术引领机场业务发展

航班时刻是我国治理航班延误、管理空中交通流量最为重要的基础数据之一。针对我国枢纽机场运营高峰时段时刻资源紧张、超负荷运行、放行顺序不合理等情况，分析机场航班运行规律和存在问题，在保证正班航班运输需求的基础上提出基于历史数据的航班时刻优化模型，并改进匈牙利算法求解，以达到航空公司申请时刻调整量和航班地面等待时间整体最小的目标。结合杭州萧山国际机场历史运行数据，验证了航班时刻优化模型的可行性和适用性，对减少地面延误、提高放行正常率、增加机场容量具有重要作用。

利用条件随机场CRF对中药君臣佐使角色进行预测，采取十折交叉验证的方式进行训练并预测。

研究机场场面航班的滑行路径分配和滑行冲突问题.针对目前滑行效率制约机场调度.滑行冲突影响飞行安全的状态,提出将安全间隔、滑行规则和冲突避免限制规则作为约束条件建立了滑行路径优化模型.采用了A*算法给出了问题的优化,在保证滑行道调度零冲突的前提下,缩小航班的总滑行时间,提高了滑行效率.以重庆江北国际机场为例,与管制员依据机场细则得到的路径相比,结果表明提出的滑行道调度模型和优化方法是可行的,在实现较优的滑行路径的基础上能智能的发现冲突、解决冲突,可为繁忙机场的机场调度提供了决策支持.

基于机场滑行效率提升的停机位优化分配模型

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2022年智慧机场解决方案.pdf

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产生式模型和判别式模型（Generative model vs. Discriminative model）,概率图模型（Graphical Models）,朴素贝叶斯分类器（ Naive Bayes Classifier）,隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）,最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM）,最大熵马尔可夫模型（MEMM）,条件随机场（conditional random fields，CRF）

sarimagematlab代码机场显着性 论文“多层抽象显着性用于 SAR 图像中的机场检测”的简单演示 用法 下载OpenCV 3.2.0 ，将 DLL 文件opencv\build\x64\vc14\bin\opencv_world320.dll到utils\文件夹。 运行Demo.m 。 引文 @article{liu2019multi, title={Multi-Layer Abstraction Saliency for Airport Detection in SAR Images}, author={Liu, Nengyuan and Cao, Zongjie and Cui, Zongyong and Pi, Yiming and Dang, Sihang}, journal={IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing}, volume={57}, number={12}, pages={9820--9831}, year={2019}, publisher={IEEE} } @article{liu2018