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基于ISSA-ELM的终端区进场交通流混沌识别研究
| 题名： | 基于ISSA-ELM的终端区进场交通流混沌识别研究 |
| 作者： | 杨新湦 1 刘馥嘉 2 张召悦 3 |
| 作者单位： | 1. 中国民航大学校办2. 中国民航大学交通科学与工程学院3. 中国民航大学空中交通管理学院 |
| 关键词： | 关键词：空中交通流;机场终端区;混沌识别;极限学习机; |
| 摘要： | 摘要：随着我国航空需求增长，航班延误频发，拥堵现象日益严重。为保障空中交通持续有序，航班正常运行，需在空中交通流混沌产生之初快速准确的识别混沌状态。为此提出了一种改进的空中交通流混沌智能识别模型，该模型基于极限学习机和改进的麻雀搜索算法，结合小波包提取出的交通流特征信息，最终以某终端区为例进行验证，结果表明，当ELM选取sin为激活函数时，较SVM运行时间更短，准确率较高，而所提出的ISSA-ELM混沌识别模型较基础ELM模型准确性提高了约4.29%，验证了改进后模型的有效性。该模型的提出丰富了混沌识别的理论研究，弥补了空中交通流混沌智能识别的空缺。 |
| 期刊名称： | 综合运输 |
| 出版日期： | 202403 |
| 出版年： | 2024 |
| 期： | 6 |
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