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： 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

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： 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

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： 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

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： 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

数据驱动的进场航空器飞行时间预测

作者： 归旭豪   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   空中交通管理   随机森林   航迹聚类   飞行时间预测  

描述： 数据驱动的进场航空器飞行时间预测

基于离场运行优化的航空器推出时间预测研究

作者： 刘思涵   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 场面运行优化   冲突类型   空中交通管理   多目标优化   推出时间  

描述： 基于离场运行优化的航空器推出时间预测研究

数据驱动的进场航空器飞行时间预测

作者： 归旭豪   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   空中交通管理   随机森林   航迹聚类   飞行时间预测  

描述： 数据驱动的进场航空器飞行时间预测

基于离场运行优化的航空器推出时间预测研究

作者： 刘思涵   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 场面运行优化   冲突类型   空中交通管理   多目标优化   推出时间  

描述： 基于离场运行优化的航空器推出时间预测研究