数据驱动的航空运输系统多层结构及韧性研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61773203
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:16.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0304.系统工程理论与技术
- 结题年份:2018
- 批准年份:2017
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2018-01-01 至2018-12-31
- 项目参与者:朱陈平; 韩科; 王世锦; 丛玮; 李雨吟; 许欣华; 马晓真; 张美玉;
- 关键词:
项目摘要
Data-driven network approach, as a burgeoning research interest in network science, has been proving to be an effective way to tackle practical problems in various fields, ranging from biology, through economics, to information science. Air transportation is crucial to the national economics and the efficiency for its operation can be improved by leveraging on network science. However, very little research has been mentioned to study the structure and dynamics of air transportation system. The resilience of the system is less addressed. This project aims to explore the structure and the resilience of air transportation system using a data-driven approach. Two large empirical datasets from US and China are collected and cleaned to form a complete, consistent database capturing the operating characteristics of air transportation systems. A multilayer temporal complex network of air transportation system is construct, including airports, air routes, and air traffic management as three major sub-systems. The structure and evolution mechanisms of the networks are first investigated. The temporal spatial characteristics of the cascading failure behavior are explored. Then the resilience of the network is analyzed based on the operational structure and the performance of the system. The universality and difference are validated for the proposed approaches through the comparison of the China and US data. The outcomes of this project will provide the guidance for the planning and management of the air transportation systems and contributions to our understanding of temporal, multilayer complex networks.
数据驱动的网络方法在解决生物、经济、信息等领域的实际问题中发挥了重要作用,是网络科学发展的一个重要方向。航空运输是关系到国计民生的具有巨大经济价值的领域,可通过网络科学研究提升其运行效率。然而,少有学者深入该领域研究其结构、动力学和系统韧性等问题。本项目针对中美航空运输系统,以实际运行的大数据为基础,构建由机场、航路和空中交通管理三个主要子系统组成的航空运输多层时变网络,研究多层网络的结构特征和演化机制,挖掘网络中级联故障的时空模式;基于系统运行的结构和性能,研究系统的韧性。通过中美数据对比,验证所提模型和方法的普适性和差异性。本项目不仅对于航空运输系统的实际运行具有指导作用,而且对于理解多层时变网络结构和动力学具有更重要的意义。
结项摘要
航空运输系统是一个开放的复杂系统,理解和掌握系统的结构和动力学对于优化系统运行具有重要意义。本项目针对我国的航空运输系统,以实际运行的航班大数据为基础,从多层网络的角度分析了航空运输系统的结构和韧性。首次提出了扇区网络的概念,构建了由机场网络、航路网络及扇区网络组成的多层航空网络,分析了各层网络的结构特征。其次,构建了基于不同拓扑指标的节点破坏移除策略,并分析了不同破坏策略下三个网络连通度的下降规律,从而确定了评价节点结构重要度的拓扑指标。基于时间延迟稳定方法构建了航班延误时变网络,发现时变网络相关指标可以预测大面积航班延误。然后,从航空运输系统的运行特性出发,引入了系统韧性的概念,通过设置跑道容量下降来模拟机场节点受到破坏研究了网络的韧性。构建了系统运行性能的评价指标体系,从随机破坏情景与选择性破坏情景分析了航空网络的韧性。研究发现,航空网络的运行性能呈现“稳定—破坏—恢复—重新稳定”的变化过程,并发现复杂网络的结构指标无法有效评估节点在网络运行上的重要性。本项目的开展对提高航空运输系统运行韧性具有重要的应用价值,对于理解复杂系统结构和韧性也具有重要的理论意义。
项目成果
期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Indicator of serious flight delays with the approach of time-delay stability
接近时滞稳定性的严重航班延误指标
- DOI:10.1016/j.physa.2018.11.038
- 发表时间:2019
- 期刊:Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
- 影响因子:--
- 作者:Wang Yan-Jun;Zhu Yun-Feng;Zhu Chen-Ping;Wu Fan;Yang Hui-Jie;Yan Yong-Jie;Hu Chin-Kun
- 通讯作者:Hu Chin-Kun
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