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基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估
| 题名： | 基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估 |
| 作者： | 张魏宁;胡明华;杜婧涵;尹嘉男 |
| 作者单位： | 南京航空航天大学民航学院 |
| 关键词： | 航空运输;扇区复杂度评估;条件生成对抗网络;复杂度指标;增广数据集;样本多样性 |
| 摘要： | 扇区复杂度作为管制员工作负荷和动态空域配置的重要参考依据，需要事先准确地对其进行评估。本文针对有监督复杂度数据集存在的小样本问题，提出基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估框架。首先，构建交通流量、航空器性能和潜在冲突这3类复杂度指标，并结合主观复杂度等级得到标定样本；其次，利用条件生成对抗网络设计有标记样本生成算法，获得增广数据集；最后，分别采用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法建立复杂度评估模型。以中南区域扇区为例，从定性和定量的视角验证生成样本的有效性，并在多种训练集配置下对比各模型评估结果。研究结果表明：条件生成对抗网络在200次迭代后逐步收敛至稳定；生成样本与真实样本的绝大多数指标在均值上的相对误差小于5%，在标准差上的相对误差大于5%；在多分类评价指标下，增广数据集对3种模型整体评估精度分别提升11.77%、11.04%和&34%。本文提出的评估框架可以在有限数据条件下提高样本多样性，是解决扇区复杂度评估问题的一种有效方法。 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版日期： | 202106 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 226-233,288 |
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