基于扇区动态复杂性因素的航空管制员工作负荷计算

为了更加准确地计算和预测航空管制员的工作负荷,利用雷达管制模拟试验获取的数据,分别采用线性回归、神经网络的非线性回归和基于神经网络的支持向量机方法,建立了基于扇区复杂性因素的管制员工作负荷实时计算模型。结果表明,这3种模型的绝对误差平均值分别为0.969、1.049、0.240;相对误差平均值分别为16.667%、17.979%、6.229%;均方根误差分别为0.186、0.206、0.114。另外,若采用5%作为基准精度,基于神经网络的支持向量机模型可以将相对误差控制在-0.5%~0.5%,表现出较强的误差控制能力。研究表明,可以采用扇区动态复杂性因素来计算管制员的工作负荷,相比线性回归、神经网络的非线性回归方法,基于神经网络的支持向量机方法对管制员工作负荷的计算有更高的精度。