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考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型融合动态预测方法
| 题名： | 考虑航段相关性的航路拥挤态势多模型融合动态预测方法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 李桂毅；胡明华； |
| 关键词： | 航空运输；航路拥挤预测；神经网络预测；模糊C均值聚类；融合预测 |
| 摘要： | 研究航路交通拥挤状态动态实时预测问题,可为缓解航路交通拥挤,优化拥挤管控策略提供科学的依据.首先,采用神经网络理论建立考虑航段相关性的交通流参数预测模型,预测航段流量和航段密度参数;然后,运用多模型融合预测算法提高预测精度,基于模糊C均值聚类算法和航段历史及预测交通流参数预测航段交通拥挤态势;最后,采用雷达实测航迹数据验证模型的有效性.研究结果表明,本文建立的预测模型同时考虑了时间和空间因素,对航路拥挤状态预测准确率达到82.29%,预测方法符合实际且对航路交通态势的预测具有应用价值;同时考虑航段相关性影 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2018 |
| 期： | 01 |
| 页码： | 215-222 |
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