【摘 要】
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为准确感知机场场面运行环境，提出基于度量学习的交通态势弱监督评估方法。首先，根据机场场面航空器的时空分布类型，从交通流量、起降队列、资源需求等视角构建交通态势指标体系；其次，借鉴度量学习范式，利用预先定义的相似集和不相似集自动学习态势样本之间的距离度量；在此基础上，采用K均值算法实现弱监督条件下交通态势的等级划分。以上海浦东国际机场实际运行数据为例，分析并验证了所提方法的有效性。实验结果表明：起始
【基金项目】
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国家自然科学基金（基金号52002178，71731001）； 国家留学基金（基金号202106830077，202106830100）； 江苏省自然科学基金青年科学基金（基金号BK20190416）；
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为准确感知机场场面运行环境，提出基于度量学习的交通态势弱监督评估方法。首先，根据机场场面航空器的时空分布类型，从交通流量、起降队列、资源需求等视角构建交通态势指标体系；其次，借鉴度量学习范式，利用预先定义的相似集和不相似集自动学习态势样本之间的距离度量；在此基础上，采用K均值算法实现弱监督条件下交通态势的等级划分。以上海浦东国际机场实际运行数据为例，分析并验证了所提方法的有效性。实验结果表明：起始时刻离场瞬时流量、离场累计流量、离场跑道队列长度以及进场累计流量的距离系数大于0.5，对场面态势影响较大；与基于欧式距离的K均值算法相比，度量学习将最优轮廓系数提升了33.3%，得到符合预期语义的聚类结果；此外，机场的平均滑行时间越长、跑道配置越复杂，其场面交通态势等级越高。
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