基于SOM的我国民用机场分类研究

交通运输上程　信息　报第１３卷第１期２０１　５年３月　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｎｏ．１　Ｖｏ１．１３　Ｍａｒ．２０１　５　

基于Ｓ　ＯＭ的我国民用机场分类研究　杨　柳　白　钊　张　婷　中国民航飞行学院，机场Ｊ二程　运输管理学院，广汉，６１　８３０７　摘　要：科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位，为机场发展及评估提供可靠依据，具有重要的现实　意义　本文选用了１　５个影响我国机场分类的关键因素，运用神经网络技术中的自组织映射（Ｓｅｌｆ—Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｍａｐ，文中简称Ｓ０Ｍ）将我国民用机场进行了细分，并分析了各类机场的特点。结果表明，ＳＯＭ能很好地应用于　我国民用机场分类，是一种科学、有效的分类方法。　关键词：机场分类，自组织特征映射网络（ＳＯＭ）：神经网络　中图分类号：Ｖ３５Ｉ　文献标识码：Ａ　文章编号：Ｉ６７２－４　７４　７（２０１　５）０Ｉ一００８０—０５　ＤＯＩ：１　０．３９６９／ｊ．ｉ　ｓ　ｓｎ．１６７２—４７４７．２０１　５．０１．０１４　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｉｖｉｌ　Ａｉｒｐｏｒｔｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｓｅｌｆ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ　Ｍａｐｐｉｎｇ　ＹＡＮＧ　Ｌｉｕ　ＢＡＩ　Ｚｈａｏ　ＺＨＡＮＧ　Ｔｉｎｇ　Ａｉｒｐｏｒｔ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，　Ｃｉｖｉｌ　Ａｖｉａｔｉｏｎ　Ｆ１ｉｇｈｔ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ，　Ｇｕａｎｇｈａｎ　６１８３０７，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ　Ａｂｓｔｒａｏｔ：Ｓｃｉ　ｅｎｔｉｆ｛ｃ　ａｎｄ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｃ１ａＳＳｉｆｉ　ｃａｔ　ｏｎ　ｏｆ　ａｉｒｐｏｒｔｓ　ｃａｒｌ　ｄｅｔｅｒｍｉｌｉｅ　ｔｈｅｉｒ　ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｃａｎ　ｐｒｏｖｉｄｅ　ａ　ｒｅＩ｛ａｂＩ　ｅ　ｂａｓｉ　ｓ　ｆｏｒ　ａｉｒｐｏｒｔｓ’ｄｅｖｅ１ｏｐｍｅｎｔ　ａｎｄ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．　１５　ｆａｃｔｏｒｓ　ａｆｆｅｃｔｉ　ｎｇ　ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉ　ｆｉｃａｔｊｏｎ　ｏｆ　ｏｕｒ　ｃｏｕｎｔｒｙ　ａｉｒｐｏｒｔｓ　ｗｅｒｅ　ｓｅｌｅｃｔ　ｅｄ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｎｅｕｒａ１　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｔｅｅｈｎｏｌｏｇｙ（ｓｅ１　ｆ－ｏｒｇａｎｉｚ｛ｎｇ　ｍａｐｐｉｎｇ）ｗａｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｄｉ　ｉｄｅ　ｔｈｅ　ａｉｒｐｏｒｔｓ　ｉｎｔｏ　ｔｈｒｅｅ　ｂｉｇ　ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ，ｔ　ｈｅｎ　ｅａｃｈ　ａｉｒｐｏｒｔ’ｓ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｗａｓ　ａｒｉａ１　ｙｚｅｄ．ｒｒｈｉｓ　ｒｅｓｕ１　ｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ＳＯＭ　ｉｓ　ｐｒｏｐｅｒ１　Ｙ　ｕｓｅｄ　ｆｏｒ　ａｉｒｐｏｒｔ　ｃｌａｓｓｉｆｉ　ｅａｔｊｏｎ　ｉ　ｎ　Ｃｈｉｎａ．ａｎｄ　ｉｔ　ｉ　ｓ　ａ　ｓｃｉ　ｅｎｔｉｆｉ　ｃ　ａｎｄ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ　ｍｅｔｈｏｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ａｉｒｐｏｔ’ｔｓ，ｃｌａｓｓ｛ｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎ｛ｚｉｎｇ　ｍａｐｐｉｎｇ，ｎｅｕｌ’ａＩ　ｎｅｔｗｏｒｋ　收稿日期：２０１４．０５．２１．　基金项目：巾闭民航匕行　院研究，上创新项１．１（Ｘ２０ｌ　３－４４）。　作者简介：杨柳（Ｉ９８９一），女，Ｉｈ　ｐ　梁入，巾嘲民航匕行　：　坝上研究，上，研究　阳：航　运输规划‘　管理。

　基ｊ：ＳＯＭ的我国民用机场分类研究　杨柳等　０　引　言　机场作为航互三运输网络的重婴组成都分，在航空　运输中扮演的角色越来越再婴。研究我国机场分类不　仪可以为我围机场布　和规划提供依据，简化政府对　机场发展的具体政策，　时也可以为机场自身建设发　腱提供根据。吴琪…等人也为我圃的机场发展进行了　定位，客观说明了准确定位机场的霞要性。　口前的机场分类主要有以Ｆ几种：　（１）依据旅客备吐虽对机场分类。例如，美同　ＦＡＡ按照旅客吞吐量占　年旅客运输量的比例将机　场分为四类：大型枢纽机场、中型枢纽机场、小型枢　纽机场和　枢纽机场。　（２）依据机场重要氍度和地理位簧对机场分类。　例如，加拿人将机场分为：国家机场系统、地方机场、　小型机场和北极网机场。　（３）依据机场的类型对机场分类。例如，巴西将　机场分为：民川机场、军川机场、特殊机场和临时机场。　我国Ｆ１Ｉ前的机场分类土要还是依据旅容吞吐量，方　法比较　一简　，往往带ｌ仃较强的上观性和任意性，并　且分类所得的同类型机场共性较少，使得对比分析比较　模糊粗略。为了避免这些缺陷，机场分类还需要考虑更　多的影响　素，并ｎ．要采用科学客观的分类方法，这样　才能使Ⅲ类机场之ｆＨＪ有更多的相似性，机场发展战略及　政府政策才能更好地具有　般性。闪此，本文选取众多　可能影响机场分类的【犬】素，应用神经网络等技术将我国　机场进行细分，）ｔ－比较所分　类机场之问的特点。　１　自变量及分类方法选择　芾志毅Ｉ２Ｉ等人　机场分类问题中提　可能影响　机场分类的影响　素有：（１）机场运营指标：旅客吞　吐景、货邮备叶最、航线条数、起降次数；（２）机场　所　城Ｉｌ　宏观经济指标：ＧＤＰ、职Ｉ：甲均Ｊ：资、接待　入境人数、外冈亢接投资、就业人数、总人ｆ］数、第　三，　、Ｉ　占ＧＤＰ比　、城Ｉｌ　综龠能　：（３）综合交通　指标：铁路客运景、公路客运　：（４）机场自身指标：　航站楼嘶积、旅　吞吐量增长率ｌ６个因素。他所选　的ｌ６个影响冈素不光考虑了机场本身，还考虑了影　响机场发展的外部因素，比较全面　‘靠，但由　数据　的可得性以及指标的模糊性，本文借豁其所选择的　ｌ５个影响冈素，即旅客吞吐量、货邮吞吐量、航线　条数、起降次数、ＧＤＰ、职工　均工资、接待入境人　数、外国直接投资、就业人数、总人Ｌ１数、第一产业　占ＧＤＰ比重、铁路客运量、公路客运量、航站楼面　积、旅客吞吐量增长率。　收集２０１２年我国通航的ｌ７７个机场的数据可以　看出，自变最之问并非相Ⅱ独立，而是存在着较强的　相关性，　此在使用　般方法分类时，比如模糊聚　类　Ｊ，必须先婴筛选自变最。筛选自变量的ｌ方法有毛　成分分析法、埘部保持映射法、局部线性镶嵌法等。　但是这些算法容易陷入局部最优解，有的可能破坏数　据的拓扑结构，并　缩小了数据最，即减少了有用信　息，使得分类结果存在较人偏差且使得问题复杂化。　自组织特征映射网络（ＳｏＭ）的数据分类方法足・个　由全连接的神经元阵列组成的无教师、自组织、自学　习的网络，根据输入空问中输入向最的分组进行学爿　和分类。ＳＯＭ网络足由输入层和输出层构成的两层　网络，与传统的聚类疗法相比，ＳＯＭ网络形成的聚　类中心可以被映射到‘个曲面或平面　，以保持固定　不变的拓扑结构。孙进进［４１等人同样利用ＳＯＭ神经　网络将我同民用机场进行了分类，但只选用了董志毅　等人处ｌ理之后剩卜的８个影响　素，凡仪仪将我网　２０ｌ０年全同客货备叶最排名前４０位的机场进行了分　类，潜移默化之中加币了客货吞吐量影响　素的权　霞，更　要的足没有充分应用Ｓ０Ｍ神终网络分类优　势。利用ＳＯＭ神经网络来进行机场分类，可以省去　对白变　多承性的处理，只是增加了运行时问，但是　巾ｒ机场数　数最　可接受范　之内，较多的数据另　一矗　也增大了刚络学习，使结果迎准确，儿运行时　『白Ｊ也住几　分钟之内，同时本文采取此疗法先进行人　分类，再进行小分类，结果　客观、合理。　本艾选川ｌ５个肜响冈索，利ＪｔＪ　ＳＯＭ神经刚络疗　法米进行分类，既补充了其缺陷，同时又巫科学、

　交通运输上　Ｉ　ｊ信心学报　２０Ｉ５年　第１期　准确、虹简　和　２　ＳｏＭ神经网络结构及学习算法简介　ＳＯＭ网络ｍ输入层和竞争层构成，输入层神经　个数为　，竞争层足ｍ　ａ＊ｂ个神经无组成的：维　列阵，输入层与竞争层备神经无之ｆＨＪ实现全连接。　ＳＯＭ网络的‘个典刑特征就足可以　・维或　：维　的处理单元阵列卜，形成输入ｆ　号的特　拓扑分部，　此ＳＯＭ网络具有抽取输入信号模式特征的能力。　ＳＯＭ神经网络学爿算法Ｉ　’如卜：　２．１　网络初始化　用随机数设定输入层和映射层之『ＨＪ的权值初始　值。对　个输入神经无到输　神经无的连接权值赋　予较小权值。选取输入神经几，个邻接神经兀的集合　。其一ｌＩ　（０）表乐时问ｆ　０的神经死＇，的邻接神　经元集合，　（　）表ｆ，Ｊ　时刻ｔ的邻接神经尢的集合。　域　（ｒ）随时间的增长不断减小。　２．２输入向量的输入　把输入向吊ｘ＝（　。．　２，　，…，　）　输入给输入层。　２．３　计算映射层的权值向量和输入向量的足巨离　（欧式距离）　在映射层，汁算备神经的权值向量和输入向量的　欧式距离。映射层的第　个神经死和输入向量的距离，　如式（１）所　÷：　＝　一　：　武中，　为输入层的，神经元干¨映射　ｎ勺　伸绛无之　『口ｊ的杖值。通过汁算，得到一个　仃最小距离的神经　元，将　称为胜　神经无，记为／　，即确Ｊ定　某个　单元ｋ，使得埘ｒ仟意的Ｊ，都有ｄｋ＝ｍｉｎ（ｄ，），并给　出其邻接神经兀集合。　２．４权值的学习　按武（２）修止输出神纶元Ｊ　及其邻接神经无的　仪值：　Ａｅｏｉ！　（，＋１）一舡’　【，）　ｒｌ（ｔ）（ｘｉ（ｆ）一（－ｏ！ｉ（，））（２）　中，，７为‘个人』　０小Ｊ　１的常数，随　时ｆＨＪ变化　逐渐　降剑０：　）　ｔ或　）：。　（－一　００００）ｃ　３，　ｌ　Ｊ　２．５计算输出　Ｏｋ　，’（　ｎ　／Ｉ１）　（４）　式中，＿厂（　）’股为ｏ～ｌ函数或者其他非线性函数。　２．６　是否达到预先设定的要求　如达到要求则算法结束；　则，返回步骤（２）　进入下一轮学习。　３　我国民航机场的ＳＯＭ聚类分析　选用２０１２年我旧通航的ｌ　７７个机场，根　所统　计口变　数掘，使用ＭＡＴＬＡＢ软件实观Ｓ０Ｍ网络　的构建，输入　共ｌ５个甘点，分别对　所选的ｌ５个　Ｅｊ变最。党争　数选为３，训练步数选为ｌ０　０００次，　ｒｈ此将我ｒｉ司　用机场分为二人类，之后冉分剐将每　人类机场进行　分，最终分类结粜如　ｌ所示。　表１　我国机场分类　Ｔａｂ．　１　ＣＩ　ａｓｓｆｉｃｓ￣ｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｉ　ｖｉ　ｌ　ａｉ　ｒＤｏｒｔｓ　ｏｆ　ｏｕｒ　ｃｏｕｎ￣

ｃｒＹ　基１　ＳＯＭ的我国民用机场分类研究　杨柳等　

４　我国民航机场分类结果特点对比　值，比较各类别机场特征如表２所示。　根据以上所分类别，求取备类别机场指标的　均　表２不同类别机场比较　Ｔａｂ．２　Ｃｏｍｐａｒｉ　ｓｉｏｎ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｃａｔａｇｏｒｉｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｉ　ｒｐｏｒｔｓ　

机场所在城市大部分为我国省　。　会城市和副省级城ｆ　，城市经济指　标　均值比较两，旅客需求戢、机　一　场规模、吞吐　增量部比较人。机　一　场足我国客货中转中心，　域重要　Ｂ　枢纽　Ｂ１：机场所在地为我国经济发达的省会城市，旅客、货邮吞吐麓较高，航　线较多，航班时刻紧张，旅客的需求量较大。　Ｂ２：较Ｂ１，机场所在城ｒ市人门数最及人口流蠼减少，城市经济指标、机场　规模及客货吞吐戢都比较低，航班时刻相对宽松。　Ｂ３：城市经济平均指标较Ｂｌ、Ｂ２商，但客货吞吐　较Ｂｌ、Ｂ２低，航线条　数也最少，然而町以发现铁路和公路旅客平均＿存吐量却　Ｂ大类中最高，说　明机场所在城市为地嘶交通发达的城市，地面交通对民航航空运输业产生较　大的竞争影响