管制扇区是空域运行的基本单元,准确评估其容量对保障飞行安全,提高空域资源利用率,降低航班延误具有重要意义.为此研究了一种考虑WITI(Weather Impact Traffic Index,天气影响交通指数)与管制员工作负荷的扇区容量评估方法.将WITI值、扇区流量、天气影响区域和仿真容量作为输入,基于管制员工作负荷的容量作为输出,对灰色神经网络进行训练,形成多场景扇区容量评估网络.以杭州萧山机场进近扇区为例,应用神经网络对扇区容量进行了预测评估.实验结果证明,方法能够较准确地评估扇区容量,评估结果能够为管制员制定流量管理决策提供一定参考.
航空运输 容量评估 WITI 管制员工作负荷 灰色神经网络