4D航跡預(yù)測是未來的發(fā)展趨勢,可在未來的空中交通中的自動(dòng)化系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。同時(shí),它還是沖突探測與解脫、航班排序、間隔管理等的基礎(chǔ),被視為解決全世界空中交通管制問題的有效解決方案。在本文中,一種創(chuàng)新的4D航跡預(yù)測混合模型被提出,經(jīng)由應(yīng)用主流數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)手段處理終端機(jī)動(dòng)區(qū)(Terminal Maneuvering Area,TMA)中短期尺度的4D航跡預(yù)測問題。所提出的模型由兩部分組成:基于聚類的數(shù)據(jù)預(yù)處理模型和基于集成學(xué)習(xí)思想的多細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Multi-Cells Neural Network,MCNN)預(yù)測模型。預(yù)處理部分首先將對航跡原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清理,過濾和重采樣。為了削減航跡矢量的變量維度,引入并使用主成分分析。隨后,降維后得到的航跡矩陣經(jīng)由聚類算法,被聚類成多個(gè)航跡簇。在預(yù)測模型中,使用嵌套交叉驗(yàn)證,針對每一個(gè)聚類簇,分別訓(xùn)練不同的MCNN模型,獲得不同聚類簇對應(yīng)的預(yù)測預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間(Estimated Time of Arrival,ETA)的子模型。最終,引入并使用決策樹對應(yīng)的分類算法,將新航班分類到不同的聚類簇,并輸入到已經(jīng)訓(xùn)練完畢的預(yù)測模型,得到ETA。為了具體評...

【文章來源】： 中國民航大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：65 頁

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 技術(shù)路線與主要研究內(nèi)容
        1.3.1 技術(shù)路線
        1.3.2 主要研究內(nèi)容
第二章 基于數(shù)據(jù)分析的4D航跡預(yù)處理模型構(gòu)建
    2.1 數(shù)據(jù)分析概論
    2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        2.2.1 常用飛行數(shù)據(jù)簡介
        2.2.2 數(shù)據(jù)來源
        2.2.3 數(shù)據(jù)獲取
        2.2.4 數(shù)據(jù)格式
    2.3 數(shù)據(jù)處理
        2.3.1 數(shù)據(jù)清理與格式化
        2.3.2 數(shù)據(jù)維度擴(kuò)充
    2.4 航跡數(shù)據(jù)具體分析
        2.4.1 主成分分析
        2.4.2 聚類
        2.4.3 分類
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于集成學(xué)習(xí)的4D航跡預(yù)測模型構(gòu)建
    3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
        3.1.1 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化
        3.1.2 過擬合及其應(yīng)對措施
        3.1.3 模型選擇
        3.1.4 性能評估與參數(shù)選擇
    3.2 常用回歸預(yù)測模型
        3.2.1 多元線性回歸
        3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.3 基于集成學(xué)習(xí)思想的多細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4D航跡預(yù)測模型
        3.3.1 集成學(xué)習(xí)
        3.3.2 多細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.1 數(shù)據(jù)集
    4.2 預(yù)處理步驟性能評估
        4.2.1 維度擴(kuò)充與主成分分析結(jié)果
        4.2.2 聚類算法超參數(shù)選擇結(jié)果
        4.2.3 決策樹分類結(jié)果
    4.3 航跡預(yù)測性能評估
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)
        5.1.1 主要研究工作
        5.1.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
發(fā)表論文情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]民用航空器四維航跡預(yù)測技術(shù)綜述 [J]. 朱海波,張軍峰,劉杰,陳強(qiáng).  航空計(jì)算技術(shù). 2017(02)
[2]基于新技術(shù)構(gòu)建下一代航空運(yùn)輸系統(tǒng) [J]. 施少華.  中國民用航空. 2010(09)



本文編號：3543662