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基于XGBoost算法的终端区进场航空器飞行时间预测
被引量：
5
1
作者
徐文英
王大军
+1 位作者
卢朝阳
顾明昕
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期72-79,共8页
为了高效调配进离场航空器,得到进离场航空器的最佳排序顺序,采用机器学习的方法对终端区进场航空器的飞行时间进行预测.分析终端区航空器飞行特点和进场航空器飞行时间的影响因素并且提出了影响飞行时间预测的22个重要特征.引入密度聚...
为了高效调配进离场航空器,得到进离场航空器的最佳排序顺序,采用机器学习的方法对终端区进场航空器的飞行时间进行预测.分析终端区航空器飞行特点和进场航空器飞行时间的影响因素并且提出了影响飞行时间预测的22个重要特征.引入密度聚类DBSCAN方法,聚类得到交通流的不同路径类别.建立了基于集成机器学习算法XGBoost的飞行时间预测模型,以云南昆明终端区为例,对模型进行了训练、验证和测试,并以平均相对误差和均方误差为评价指标来分析预测结果的误差.结果表明:与线性回归、支持向量机回归和人工神经网络方法相比,本文模型对飞行时间的预测结果最好,±5 min内的预测准确率达到95.18%.
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关键词
空中交通管理
飞行时间预测
XGBoost
进场航空器
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题名
基于XGBoost算法的终端区进场航空器飞行时间预测
被引量：
5
1
作者
徐文英
王大军
卢朝阳
顾明昕
机构
南京航空航天大学民航学院
兰州中川国际机场
东部机场集团有限公司
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期72-79,共8页
基金
国家自然科学基金(71874081)。
文摘
为了高效调配进离场航空器,得到进离场航空器的最佳排序顺序,采用机器学习的方法对终端区进场航空器的飞行时间进行预测.分析终端区航空器飞行特点和进场航空器飞行时间的影响因素并且提出了影响飞行时间预测的22个重要特征.引入密度聚类DBSCAN方法,聚类得到交通流的不同路径类别.建立了基于集成机器学习算法XGBoost的飞行时间预测模型,以云南昆明终端区为例,对模型进行了训练、验证和测试,并以平均相对误差和均方误差为评价指标来分析预测结果的误差.结果表明:与线性回归、支持向量机回归和人工神经网络方法相比,本文模型对飞行时间的预测结果最好,±5 min内的预测准确率达到95.18%.
关键词
空中交通管理
飞行时间预测
XGBoost
进场航空器
Keywords
air traffic management
flight time prediction
XGBoost
approaching aircraft
分类号
V355 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost算法的终端区进场航空器飞行时间预测
徐文英
王大军
卢朝阳
顾明昕
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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