【摘 要】
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随着航空器数量不断增加,空域资源紧张的形势下,航空器轨迹预测与空中交通管理之间的关联越来越密切,航空器轨迹预测在协同管理、航线安排等多个方面,都可以起到至关重要的作用。通过轨迹预测可以更加精确地指挥航空器运行,提供空域利用率。从原始数据中获得相对有用的数据,加强对数据的深度挖掘能力和处理效率,高精度的轨迹预测研究,是目前亟待解决的核心问题。本文以大量的历史轨迹数据为基础,提出了GMM-ARIMA模
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随着航空器数量不断增加,空域资源紧张的形势下,航空器轨迹预测与空中交通管理之间的关联越来越密切,航空器轨迹预测在协同管理、航线安排等多个方面,都可以起到至关重要的作用。通过轨迹预测可以更加精确地指挥航空器运行,提供空域利用率。从原始数据中获得相对有用的数据,加强对数据的深度挖掘能力和处理效率,高精度的轨迹预测研究,是目前亟待解决的核心问题。本文以大量的历史轨迹数据为基础,提出了GMM-ARIMA模型和深度LSTM（Long Short-Term Memory,LSTM）模型的轨迹预测方法,GMM-ARIMA组合轨迹预测模型主要是通过GMM（Gaussian Mixture Model,GMM）对轨迹数据聚类,运用高斯过程回归模型和ARIMA（Auto Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型的组合模型对历史轨迹数据进行建模,并预测未来飞行轨迹。深度LSTM模型通过训练大量历史轨迹数据,建立轨迹预测模型,挖掘历史轨迹数据之间的联系,完成准确的轨迹预测。首先,对历史轨迹数据进行预处理,去掉多余的噪声数据,利用线性插值方法对一些残缺、不完整的轨迹数据进行补充,然后根据历史轨迹数据的特点,建立高斯混合轨迹预测模型,由于高斯混合模型存在不同轨迹点,误差较大的缺点,提出了GMM-ARIMA组合轨迹预测模,用高斯混合模型对三维轨迹进行预测,同时用ARIMA模型对二维X、Y方向的轨迹进行预测,将两个模型的X、Y方向的预测值用误差平方和倒数方法按照不同权重加在一起,完成轨迹预测。其次,提出深度LSTM神经网络轨迹预测模型,利用深度LSTM神经网络挖掘历史轨迹数据中的规律、联系,实现轨迹预测。最后,利用历史轨迹数据进行验证分析,分析结果证实了GMM-ARIMA轨迹预测模型和深度LSTM轨迹预测模型的有效性和准确性。
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