空中交通拥挤态势的识别与预测方法

　　本书提出具有针对性的拥挤识别与预测方法，从而为空中交通拥挤管理策略的制定与实施提供理论依据和数据支持，提高空中交通拥挤管理的实施效果。全书共分为七章，具体包括：第一章绪论；第二章空中交通拥挤的定义及其度量指标的研究；第三章机场拥挤的识别与预测方法研究；第四章交叉航路拥挤的识别与预测方法研究；第五章终端区拥挤的识别与预测方法研究；第六章机场网络的拥挤传播预测研究；第七章结论与展望。

　　李善梅，现任教于中国民航大学空管学院，副教授，硕士生导师。主要从事基于大数据的空管运行态势分析技术研究。目前，在研国家自然科学基金项目1项，参与完成国家自然科学基金项目2项，国家科技支撑计划项目1项，民航局重点项目1项，在Chinese Journal ofAeronautics， Journal of AdvancedTransportation，《西南交通大学学报》等期刊发表学术论文20余篇，出版学术专著一部，授权发明专利两项，获2016中国智能交通协会二等奖。

前言
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 空中交通拥挤基础知识
1.3 国内外研究现状
1.4 研究内容和章节安排
第二章 空中交通拥挤的定义及其度量指标的研究
2.1 空中交通拥挤的定义
2.2 基于复杂网络理论的空中交通拥挤行为分析
2.3 拥挤度量指标的建立
2.4 本章小结
第三章 机场拥挤的识别与预测方法研究
3.1 机场拥挤指标的选取
3.2 机场拥挤指标的时变特性分析
3.3 机场拥挤识别
3.4 机场拥挤预测
3.5 算例与分析
3.6 本章小结
第四章 交叉航路拥挤的识别与预测方法研究
4.1 交叉航路拥挤指标的选取
4.2 交叉航路汇聚度模型的建立
4.3 交叉航路拥挤指标的时变特性分析
4.4 交叉航路拥挤识别
4.5 交叉航路拥挤预测
4.6 算例与分析
4.7 本章小结
第五章 终端区拥挤的识别与预测方法研究
5.1 终端区拥挤指标的选取
5.2 终端区拥挤指标时变特性分析
5.3 终端区拥挤识别
5.4 终端区拥挤预测
5.5 算例与分析
5.6 本章小结
第六章 机场网络的拥挤传播预测研究
6.1 机场拥挤传播问题分析
6.2 基于结构与功能的机场重要性评估
6.3 基于多维标度法的机场相关性分析
6.4 基于Elman神经网络的拥挤传播预测
6.5 算例与分析
6.6 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 主要工作总结
7.2 未来工作展望
参考文献