基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测

【类型】期刊

【作者】卢婷婷  刘博  李纯柱 

【刊名】科学技术与工程

【关键词】 注意力机制,终端区,序列到序列框架,航空运输,航迹预测

【摘要】为充分挖掘机场终端区航空器航迹时间依赖性，解决中长期、多步长航迹预测精度不稳定的问题，引入注意力机制(attention mechanism)和教师监督(teacher forcing)中的指数衰减(exponential decay)采样方法，提出了一种基于序列到序列框架的机场终端区航迹预测模型(Seq2Seq-attention mechanism-exponential decay, SAE)。序列到序列框架实现了多步长预测，注意力机制提高解码器预测精度，指数衰减采样方法加速了训练阶段模型收敛，在一定程度上提高了模型的泛化性。最后，为了验证提出方法的有效性，利用天津终端区28架次、90 d ADS-B航迹数据构建原始数据集，以平均绝对误差(mean squared error, MAE)和均方根误差(root mean squared error, RMSE)作为模型性能评价指标，进行了航迹预测实验，实验结果表明：高度、经度和纬度在序列到序列框架中的循环神经网络分别采用LSTM、GRU和LSTM可以获得最好预测性能；以4种预测长度1、3、5和10 min进行建模，与基线模型中预测性能最好的结果比较，所提出方法在验证集上的高度、经度和纬度指标表现最优，10 min预测窗口下的平均绝对误差分别降低了66.30%、54.62%和36.59%,均方根误差分别降低了65.45%、38.16%和20.57%,同时，上述4种预测时长下所提出方法预测结果的均值和方差最小，表明随着预测时长的增加，模型预测结果的稳定性最好。此外，引入的注意力机制与指数衰减采样方法对有效捕捉航迹时间依赖性、提高模型泛化性均具有积极的贡献。

【年份】2024

【作者单位】中国民航大学空中交通管理学院;中国民用航空华北地区空中交通管理局天津分局;

【期号】09

【页码】3882-3895