为揭示起飞流的内在动态特性,利用非线性方法对起飞流混沌特性进行识别.基于混沌理论对起飞流时间序列进行相空间重构,利用c-c算法计算时间延迟和嵌入维数,通过小数据量法计算最大Lyapunov指数来判别起飞流时间序列的混沌特性.分析了起飞流数据样本量大小和数据中含有的噪声对起飞流可预测性的影响.以北京首都机场实际运行数据为例进行分析,通过实测数据计算,结果表明:采样时间为60 min、30 min、15 min和10 min这4种观测尺度的起飞流时间序列均具有混沌特性;起飞流的可预测性受到样本数据大小和噪声的影响.在相同的预测步长下,北京机场起飞流的可预测性随着样本数据量的增加而减小;而噪声则降低了北京机场起飞流的可预测性.
空中交通流 混沌 最大Lyapunov指数 可预测性