基于LSTM-DAE谱聚类的终端区飞行轨迹模式识别方法
张召悦
许程
中国民航大学空中交通管理学院,天津,300300
摘要：为解决终端区飞行轨迹数据维度高、特征信息无法准确提取的问题,提出了一种基于LSTM-DAE谱聚类进行轨迹模式识别的方法.首先,采用LSTM-DAE网络将处理后的轨迹数据集进行降维和特征提取,进而更加准确地捕捉轨迹的非线性特征;其次,借助提取到的轨迹特征,采用谱聚类完成模式划分;最后,以天津滨海机场进场飞行轨迹数据进行实例分析.实验表明:该方法能够将高维飞行轨迹提取后进行准确聚类,可划分出6个类别的轨迹簇,实现更高的聚类质量,该方法可为有效识别终端区飞行轨迹模式特征提供支持.
关键词：飞行轨迹轨迹聚类LSTM深度自编码
分类号：V355(航空港（站）、机场及其技术管理)
资助基金：国家重点研发计划(KJZ25420200012)中央高校基本科研项目(3122022105)
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-08-21（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 40-47 )
英文信息