陈 祯 唐小卫* 林有超 任思豫

(南京航空航天大学民航学院1) 南京 211106) (中航空管系统装备有限公司2) 上海 200241)

0 引 言

当前我国大型繁忙机场采用的协同决策(collaborative decision making，CDM)系统通过集成空管、航空公司、机场三个独立的子系统搭建出一个信息交互、数据共享的航空运输一体化平台，实践表明：CDM系统在减少航班总体延误、扩大机场容量等方面起到了积极作用.对于每一个离港航班，目前CDM系统是用每个航班在跑道上的计算起飞时刻减去平均滑行时间得到其在机位上的推出时刻，但航班离港滑行的过程具有较大的不确定性，仅凭经验预测滑行时间的传统管理模式已不能满足CDM系统的要求.因此，研究影响离港滑行时间的关键因素并设计合适的算法来提高离港滑行时间预测的准确性对优化离场顺序、提高CDM机制下起飞时刻的执行率具有重要意义[1].

国内外对航空器离港滑行时间预测的研究主要涵盖特征选取和模型方法两个方面.在特征选取方面，Kistler等[2-3]考虑了滑行距离、进离港交通量、跑滑结构等影响滑行时间的因素，一定程度上丰富了特征变量集；Jordan等[4]进一步引入航空公司、滑行方向等虚拟变量并构建交互特征，有效提升了模型的预测精度；Ravizza等[5-6]利用欧洲机场滑行道的专有特点构建滑行转弯角度与距离特征，在欧洲机场的样本集上取得了良好的预测结果；冯霞等[7]将滑出时间预测分为两个阶段，先利用已知特征预测滑出期间使用同跑道起降的航班数量，再将其作为输入变量构建滑行时间预测模型，发现该方法的预测效果优于直接预测；……