I denna artikel undersöks en metod för prognostisering av trafikstockningar för att förbättra realtidsövervakningen och kontrollen av flygtrafiken i terminalområden. För det första infördes en metod för bedömning av trafikstockningar baserat på en fuzzy Cmeas klusteralgoritm, samt flera mätvärden för bedömning av trafikstockningars status. Och sedan, en trafik överbelastning status prognos modell föreslogs baserat på stöd vektor maskin. Slutligen tillhandahölls en verklig fallstudie från ett terminalområde i Kina för att testa och kontrollera den föreslagna utvärderingsmetoden och prognosmodellen. Utvärderingsresultaten visar att trafikstockningsstatusen i terminalområdet kan delas in i fem nivåer: fri, smidig, lätt överbelastad, måttligt överbelastad och kraftigt överbelastad. Prognosresultaten visar att det genomsnittliga absoluta felet och klusternoggrannheten är 0,041 % respektive 92,2 %, vilket tyder på att prognosmodellen är mycket effektiv och korrekt. Dessutom visar det sig också att parametrarna för prognosperioden och storleken på utbildningen har en viss inverkan på prognosresultaten, och de optimala resultaten kan hittas när de två parametrarnas värden är 15 respektive 3.
I REF använde författarna en liknande modell för att förbättra flygtrafikövervakningen och kontrollen av terminalområden i realtid.
Forecasting traffic congestion status in terminal areas based on support vector machine
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Mechanical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}