【摘 要】
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为保证空中交通运行通畅,避免交通拥堵和其他可能存在的风险,有必要对航空器进行短时航迹预测,为管制员提前做出决策提供依据。基于遗传算法(GA)的全局搜索能力和粒子群算法(
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院/飞行学院
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为保证空中交通运行通畅,避免交通拥堵和其他可能存在的风险,有必要对航空器进行短时航迹预测,为管制员提前做出决策提供依据。基于遗传算法(GA)的全局搜索能力和粒子群算法(PSO)的局部搜索能力,将两者相结合的遗传粒子群混合算法(GAPSO)应用于Elman神经网络算法的优化中,提出了GAPSO Elman神经网络算法,将该算法应用于短时航迹预测。仿真实验结果表明:方法能够极大地提升Elman神经网络的预测精度,准确地预测航空器的飞行轨迹,提前15 min预测的航空器过点时间与真实过点时间平均误差能够控制在1
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