基于深度学习的4D航迹预测方法研究
宋岩
杜冬
侯晓雪
中国民用航空飞行学院 广汉 618300
摘要：近年来,随着航空业的蓬勃发展,机场数量大、国内外航线逐渐密集导致的空域拥堵、航班准点率低等问题也随之浮现,因此对航线进行智能分析并及时进行有效预测以改善空域拥堵等问题受到了广泛关注.对基于深度学习的4D航迹预测方法进行了综述.首先,对4D航迹预测问题进行概述,包括基本概念、基本类型、优缺点、评价方式.其次,提出将现有基于深度学习的4D航迹预测方法分为基于单一模型预测和基于聚合模型预测并详细阐述了各类模型的建模思想、基本原理及优缺点.最后,阐述了三种基于聚合模型的预测方法:模型聚合方法、聚类优化方法、自生成网络方法并总结全文.
关键词：4D航迹航迹预测深度学习聚合模型聚类优化
分类号：O141.4(数理逻辑、数学基础)
资助基金：国家自然科学基金(U2033213)
论文发表日期：2024-02-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 62-66,75 )
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