基于时空数据的空中交通流量特征提取与预测

来源 :沈阳航空航天大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gjx0128
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针对空中交通流量增加所带来的空中交通拥堵问题,本文以空中交通流为研究对象,ADS-B数据为基础,挖掘数据的时空关联性以及空中交通拥堵的产生、扩散、消失演变过程中所具备的特点,对空中交通运行状态进行划分、识别、预测,提高预测精度,达到在拥堵产生前采取措施规避的目的。本文研究内容如下:(1)采用k-均值聚类与模糊评价方法构造时空拥堵指数将空中交通流量的运行状态等级划分为四类,结合Pearson相关系数和Kendall相关系数提取具有高相关性的航段组合作为研究对象,(2)基于Bagging集成算法,以识别准确率、平均绝对误差、最大绝对误差为评价因子,构建以决策树为基学习器,Stacking法为结合策略的集成学习模型对空中交通运行状态进行识别,(3)结合BMA法与神经网络模型来对高相关航段组合进行空中交通运行状态预测,对高相关航段组合、单独航段预测,单一的神经网络模型预测结果以及BMA与神经网络模型结合的预测结果进行对比,确定结合BMA法与神经网络模型对具有高相关性的航段组合进行预测,预测精准度提高,具有实用性价值
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