周 建，赵嶷飞，刘 宏，周 启

(1. 中国民航大学空中交通管理学院，天津 300300；2.民航江西空管分局管制运行部，江西 南昌 330114)

1 引言

在国家推进生态文明建设，促进节能减排和发展绿色民航的背景下，开展机场地面拥堵疏导不仅能提高航空器的地面滑行效率，同时可以减少航空器在地面滑行的燃油和碳排放。对航空器在机场地面畅通滑出时间进行精确预测，是开展机场地面拥堵疏导方法研究的重要前提。

FAA对畅通滑出时间的定义[1]为：航空器在理想运行(不受机场地面拥堵和天气等延误因素的干扰)条件下，从离开停机位到起飞离地过程的时间。

国内外对计算航空器地面畅通滑出时间已有研究，使用统计和回归分析方法占多数。2010年，Balakrishna P等[2]在预测航空器滑出时间时提出了深度学习算法，并用坦帕机场的运行数据检验效果较好。2010年，Jordan等[3]在以滑行距离和滑行速度为自变量基础上，使用序列浮动前向选择(sequential floating forward selection，SFFS)方法构建了航空器滑出时间回归模型。2013年，Ioannis等[4]在研究航空器离场过程建模和控制策略过程中，选取了起飞航空器调整数量作为地面滑出时间数学模型的自变量，未考虑落地滑入航空器数的影响；2014年，Ravizza S等[5]在预测航空器滑出和滑入时间时，构建了基于航空器滑行速度、滑行距离等自变量的多元线性回归模型；以上学者均认为落地滑入航空器数量与航空器滑出时间关联性不强。

2009年，Kistler等[6]选取了滑行距离、航空器停止数量、滑入和滑出航空器数量等参数为自变量，分别建立了线性和对数线性模型；……