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题名基于机器学习的航班静态四维轨迹预测研究
被引量：3
- 1
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作者
梁海军
韩琪聪
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机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
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出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期147-151,共5页
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基金
四川省科技计划资助项目(2022YFG0210)
国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1433126)。
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文摘
提出一种基于机器学习的方法预测航班飞行前的静态四维轨迹,较已有的运动学和动力学预测方法结果精确、稳定。该方法在真实历史监视数据的基础上运用隐马尔科夫模型对航空器飞行过程中位置和高度状态转移建模。在经纬度平面上以网格化地图为观测值、关键点航段位置为隐状态建模;在高度方向上以固定高度间隔为观测值、标准飞行高度层为隐状态建模。在运用EM算法学习到预测模型最优参数之后对航班经过各关键点的时间和高度进行预测,为航班管理提供有力的辅助支撑。通过数据仿真实验表明,采用本文提出的算法计算得到的结果较传统的运动学和动力学预测方法具有更高的精度和稳定性。
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关键词
四维轨迹预测
机器学习
历史监视数据
隐马尔科夫模型
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Keywords
four-dimensional trajectory prediction
machine learning
historical surveillance data
hidden Markov model
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分类号
V355
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名四维飞行轨迹预测方法的研究
被引量：3
- 2
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作者
王静
张建伟
梁海军
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机构
四川大学计算机学院
四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第4期1514-1517,1552,共5页
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基金
国家自然科学基金民航联合基金重点项目(60736046)
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文摘
通过对空中交通运输管理中目前常用的轨迹预测算法的研究比较和分析,提出了利用遗传算法的从历史数据中进行函数挖掘的思想。针对四维轨迹数据特征的分析和传统的单一函数挖掘的局限性,提出了基于基因表达式编程的频繁函数集挖掘的建模方法。该模型方法通过对历史飞行数据进行遗传算法的操作挖掘出数据集中对应的函数关系集合,用较好的函数模型预测未来航迹。以某一航班雷达数据为训练集做实验,结果表明了应用该方法的准确性和可用性。
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关键词
四维轨迹预测
空中交通管制
基因表达式编程
频繁函数集
函数挖掘
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Keywords
4-D trajectory prediction
air traffic control
gene expression programming
frequent function set
function mining
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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