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- 基于AM-LSTM的飞行区航空器滑行轨迹预测与冲突识别
- 作者： 王兴隆 许晏丰 来源： 中国安全科学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络(LSTM) 飞行区 注意力机制(AM) 航空器滑行 滑行轨迹
- 描述： 轨迹，以识别航空器轮廓间的滑行冲突。结果表明：AM-LSTM预测模型能够准确预测飞行区航空器运动轨迹。未来3 s内轨迹位置预测的平均位移误差为1.05 m,轨迹点位置预测精准性可达94.37%,故能在轨迹预测的基础上精确识别滑行冲突风险，有利于保障飞行区的安全运行。
- 基于可达性的多层动态航空网络鲁棒性分析
- 作者： 王兴隆 尹昊 来源： 中国安全生产科学技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 多层动态网络 可达性 航空网络 鲁棒性
- 描述： 为更准确地描述航空网络以分析其鲁棒性，提出1种以同一始发机场及其离场航班为子网络层，随出发时刻动态变化的多层动态航空网络模型。针对我国国内(不含港澳台)多层动态航空网络，以可达性、度中心性和加权介数
- 基于Q-Learning的航空器滑行路径规划研究
- 作者： 王兴隆 王睿峰 来源： 中国民航大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： Q 机场飞行区 learning 强化学习 滑行路径规划
- 描述： 针对传统算法规划航空器滑行路径准确度低、不能根据整体场面运行情况进行路径规划的问题，提出一种基于Q-Learning的路径规划方法。通过对机场飞行区网络结构模型和强化学习的仿真环境分析，设置了状态空间和动作空间，并根据路径的合规性和合理性设定了奖励函数，将路径合理性评价值设置为滑行路径长度与飞行区平均滑行时间乘积的倒数。最后，分析了动作选择策略参数对路径规划模型的影响。结果表明，与A*算法和Floyd算法相比，基于Q-Learning的路径规划在滑行距离最短的同时，避开了相对繁忙的区域，路径合理性评价值高。
- 基于Q-Learning的航空器滑行路径规划研究
- 作者： 王兴隆 王睿峰 来源： 中国民航大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： Q 机场飞行区 learning 强化学习 滑行路径规划
- 描述： 针对传统算法规划航空器滑行路径准确度低、不能根据整体场面运行情况进行路径规划的问题，提出一种基于Q-Learning的路径规划方法。通过对机场飞行区网络结构模型和强化学习的仿真环境分析，设置了状态空间和动作空间，并根据路径的合规性和合理性设定了奖励函数，将路径合理性评价值设置为滑行路径长度与飞行区平均滑行时间乘积的倒数。最后，分析了动作选择策略参数对路径规划模型的影响。结果表明，与A*算法和Floyd算法相比，基于Q-Learning的路径规划在滑行距离最短的同时，避开了相对繁忙的区域，路径合理性评价值高。