民用航空器四维航迹预测技术综述

作者： 朱海波   张军峰   刘杰   陈强   来源： 航空计算技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 混合估计   航空器性能   机器学习   综述   航迹预测  

描述： 民用航空器四维航迹预测是保障飞行安全、提升运行效率、缓解航班延误、倡导绿色飞行的有效支撑和重要保证。四维航迹预测的研究集中于如下领域:预测结构与流程、预测模型与方法、误差分析与精度提升,其中航迹预测模型与方法是核心,主要包括混合估计模型、质点运动模型与机器学习方法。最后,总结与提炼开展民用航空器四维航迹预测研究的思路和热点,并相应指出了未来的研究方向。

机器学习技术在民航安全管理中的应用探析

作者： 阙佳鸿   来源： 科技创新与应用 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   计算机视觉   机场管制   模式识别   民航安全  

描述： 文章介绍了机器学习的算法分类和应用场景,指出了我国民用航空安全系统的现状以及存在的问题。并且在此基础上探讨了机器学习的主要技术在民航安全系统中的应用。为民航安全系统信息化建设进程的进一步发展提供了包括使用模式识别实现机场管制、计算机视觉实现场面安全、气象数据预测、管制员疲劳监控和设备维修数据监测在内的诸多有价值的研究方向。

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

作者： 叶博嘉   鲍序   刘博   田勇   来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   机器学习   特征重要度   随机森林   进近飞行时间预测  

描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

作者： 叶博嘉   鲍序   刘博   田勇   来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   机器学习   特征重要度   随机森林   进近飞行时间预测  

描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

作者： 陆志强   胡鑫铭   朱宏伟   来源： 同济大学学报(自然科学版) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 动态调度   机器学习   飞机移动生产线   局部前瞻搜索   支持向量数据描述  

描述： 飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

作者： 陆志强   胡鑫铭   朱宏伟   来源： 同济大学学报(自然科学版) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 动态调度   机器学习   飞机移动生产线   局部前瞻搜索   支持向量数据描述  

描述： 飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.

机器学习技术在民航安全管理中的应用探析

作者： 阙佳鸿   来源： 科技创新与应用 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   计算机视觉   机场管制   模式识别   民航安全  

描述： 文章介绍了机器学习的算法分类和应用场景,指出了我国民用航空安全系统的现状以及存在的问题。并且在此基础上探讨了机器学习的主要技术在民航安全系统中的应用。为民航安全系统信息化建设进程的进一步发展提供了包括使用模式识别实现机场管制、计算机视觉实现场面安全、气象数据预测、管制员疲劳监控和设备维修数据监测在内的诸多有价值的研究方向。

基于机器学习的进离场航空器排序优化研究

作者： 张洪杨   刘子彤   赵世豪   刘媛媛   冯晓康   张召悦   来源： 科技创新与应用 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   机器学习   终端区   先到先服务算法   进离场航空器排序  

描述： 为提高终端区运行效率，以进离场航空器作为研究对象，运用机器学习优化终端区航空器的进离场排序，以总延误时间最小为目标函数，综合考虑不同机型之间的尾流间隔，建立单跑道排序模型。运用遗传算法进行仿真实验并与先到先服务算法进行比较。得出遗传算法延误时间20.7 min，先到先服务算法延误时间49.15 min。结果表明，遗传算法相较于先到先服务算法有效缓解航空器延误，提高终端区空域运行效率。