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基于差分处理的EMD-LSTM短时空中交通流量预测
1
作者
周睿
邱爽
+2 位作者
孟双杰
李明
张强
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第2期842-849,共8页
随着中国民航的飞速发展,终端区空中交通流量与日俱增,短时空中交通流量预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高短时空中交通流量预测的准确性,提出了基于数据差分处理(data differential processing)的经验模态分解(emp...
随着中国民航的飞速发展,终端区空中交通流量与日俱增,短时空中交通流量预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高短时空中交通流量预测的准确性,提出了基于数据差分处理(data differential processing)的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)相结合的短时空中交通流量预测模型。首先,该模型对短时空中交通流量序列进行经验模态分解;其次,为了提高预测精度,运用数据差分对时间序列进行平稳化处理;最后,将平稳处理后的序列分别输入LSTM网络模型进行预测,经过数据重构,得到最终的短时流量预测值。利用郑州新郑国际机场数据进行了实验验证,结果表明,该模型预测精度和拟合程度的典型指标RSME、MAE、R^(2)分别为0.29%,0.08%、96.40%,相较于其他方法,预测精度大幅度提高,可以为短时空中交通流量预测提供有益参考。
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关键词
空中交通
流量
管理
短时
空中交通流量预测
经验模态分解(empirical
mode
decomposition
EMD)
数据差分处理(data
differential
processing)
长短期记忆(long
short-term
memory
LSTM)
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职称材料
基于改进加权一阶局域法的空中交通流量预测模型
被引量：
24
2
作者
王超
朱明
赵元棣
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期206-213,共8页
空中交通流量精准预测是实施空中交通控制和管理的重要前提.针对空中交通流量时间序列的内在混沌动力特性,研究了基于改进加权一阶局域法的混沌交通流量时间序列预测模型.首先,提出了一种临近相点演化加权的改进一阶局域预测法,并通过...
空中交通流量精准预测是实施空中交通控制和管理的重要前提.针对空中交通流量时间序列的内在混沌动力特性,研究了基于改进加权一阶局域法的混沌交通流量时间序列预测模型.首先,提出了一种临近相点演化加权的改进一阶局域预测法,并通过在预测过程中构建误差序列进行预测结果修正;其次,利用关联维数出现饱和现象验证了4组不同统计时间间隔的实测空中交通流量时间序列均存在混沌特性;最后,在对空中交通流量时间序列进行相空间重构的基础上,利用改进加权一阶局域预测方法进行了流量预测结果的对比实验.结果表明,4组空中交通流量时间序列预测精度均有提高,时间尺度为10 min的流量预测效果最好,预测相对误差减小了29.7%.
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关键词
混沌时间序列
相空间重构
加权-阶局域
预测
法
误差序列
空中交通流量预测
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职称材料
题名
基于差分处理的EMD-LSTM短时空中交通流量预测
1
作者
周睿
邱爽
孟双杰
李明
张强
机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第2期842-849,共8页
基金
中央高校基本科研业务费专项(ZJ2023-007)
四川省科技计划重点研发项目(2022YFG0353)
+1 种基金
中国民用航空飞行学院面上项目(J2022-056)
四川省大学生创新创业训练计划(S202310624288)。
文摘
随着中国民航的飞速发展,终端区空中交通流量与日俱增,短时空中交通流量预测对于精准实施空中交通流量管理具有重要意义。为提高短时空中交通流量预测的准确性,提出了基于数据差分处理(data differential processing)的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)相结合的短时空中交通流量预测模型。首先,该模型对短时空中交通流量序列进行经验模态分解;其次,为了提高预测精度,运用数据差分对时间序列进行平稳化处理;最后,将平稳处理后的序列分别输入LSTM网络模型进行预测,经过数据重构,得到最终的短时流量预测值。利用郑州新郑国际机场数据进行了实验验证,结果表明,该模型预测精度和拟合程度的典型指标RSME、MAE、R^(2)分别为0.29%,0.08%、96.40%,相较于其他方法,预测精度大幅度提高,可以为短时空中交通流量预测提供有益参考。
关键词
空中交通
流量
管理
短时
空中交通流量预测
经验模态分解(empirical
mode
decomposition
EMD)
数据差分处理(data
differential
processing)
长短期记忆(long
short-term
memory
LSTM)
Keywords
air traffic flow management
short-term air traffic flow forecast
EMD(empirical mode decomposition)
data differential processing
LSTM(long short-term memory)
分类号
V355.1 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
基于改进加权一阶局域法的空中交通流量预测模型
被引量：
24
2
作者
王超
朱明
赵元棣
机构
中国民航大学空中交通管理学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期206-213,共8页
基金
国家自然科学基金民航联合基金资助项目(U1533106
U1433111)
文摘
空中交通流量精准预测是实施空中交通控制和管理的重要前提.针对空中交通流量时间序列的内在混沌动力特性,研究了基于改进加权一阶局域法的混沌交通流量时间序列预测模型.首先,提出了一种临近相点演化加权的改进一阶局域预测法,并通过在预测过程中构建误差序列进行预测结果修正;其次,利用关联维数出现饱和现象验证了4组不同统计时间间隔的实测空中交通流量时间序列均存在混沌特性;最后,在对空中交通流量时间序列进行相空间重构的基础上,利用改进加权一阶局域预测方法进行了流量预测结果的对比实验.结果表明,4组空中交通流量时间序列预测精度均有提高,时间尺度为10 min的流量预测效果最好,预测相对误差减小了29.7%.
关键词
混沌时间序列
相空间重构
加权-阶局域
预测
法
误差序列
空中交通流量预测
Keywords
chaotic time series
phase space reconstruction
adding-weight one-rank local-region prediction method
error sequence
air traffic flow prediction
分类号
V355 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差分处理的EMD-LSTM短时空中交通流量预测
周睿
邱爽
孟双杰
李明
张强
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
基于改进加权一阶局域法的空中交通流量预测模型
王超
朱明
赵元棣
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
24
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已选择
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