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- 基于XGBoost算法的终端区进场航空器飞行时间预测
- 作者： 徐文英 王大军 卢朝阳 顾明昕 来源： 北京交通大学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理 进场航空器 XGBoost 飞行时间预测
- 描述： 为了高效调配进离场航空器，得到进离场航空器的最佳排序顺序，采用机器学习的方法对终端区进场航空器的飞行时间进行预测.分析终端区航空器飞行特点和进场航空器飞行时间的影响因素并且提出了影响飞行时间预测的22个重要特征.引入密度聚类DBSCAN方法，聚类得到交通流的不同路径类别.建立了基于集成机器学习算法XGBoost的飞行时间预测模型，以云南昆明终端区为例，对模型进行了训练、验证和测试，并以平均相对误差和均方误差为评价指标来分析预测结果的误差.结果表明：与线性回归、支持向量机回归和人工神经网络方法相比，本文模型对飞行时间的预测结果最好，±5 min内的预测准确率达到95.18%.
- 基于LS-SVM的航空器进场飞行时间预测
- 作者： 李阳 聂党民 温祥西 来源： 航空计算技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： LS 预计到达时间 RMSE SVM 飞行时间预测
- 描述： 航空器预计到达时刻(ETA)的准确预测是航空器进场排序与调配的基础。基于最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),对航空器进场飞行时间进行预测。通过对历史雷达数据进行收集,建立支持向量训练集,使用LS-SVM方法,建立航空器进场过程中的位置、高度、进场飞行速度及所需时间之间关系,预测航空器进场飞行时间。以咸阳机场为例建立仿真实验,将航空器进场飞行时间预测的均方根误差控制在11 s。仿真结果表明,可以实现对进场飞行时间的有效预测。