基于遗传算法组合预测模型的空域流量预测系统构建
传算法，按照组合预测算法的思路，对流量组合预测模型的权重值进行优化，其参数设置如表1所示。表1 遗传算法参数值的设置[参数名称＼&参数值＼&交叉算法＼&单点交叉＼&群体规模＼&100＼&变量个数＼&3＼&适应度函数＼&＼&最大迭代次数＼&500＼&各个体生存概率＼&＼&交叉概率＼&0.3＼&变异概率＼&0.25＼&]表1模型中航班时刻表、PLN报和管制员工作经验权重应用遗传算法分别评估为0.203、0.286、0.511。表2列出了该扇区某月30天流量的实际值以及分别用根据航班时刻表预测、PLN报文预测和管制员经验信息预测所得出的预测值。以当月1日为例：（0.203×679+0.286×698+0.511×692）≈690，即组合预测表明，在这一天该机场将会有690架飞机进、离场。表2中各缩写的意义为：SLZ-实际流量值；LYZ-流量预测值；WC%-流量误差百分比（[LYZ-SLZ]/SLZ*100%）。表2 各种预测方法的预测结果的比较[时间＼&SLZ＼&航班时刻表预测＼&PLN报文预测＼&管制经验信息预测＼&组合预测＼&LYZ＼&WC%＼&LYZ＼&WC%＼&LYZ＼&WC%＼&LYZ＼&WC%＼&0801＼&687＼&679
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