發(fā)布時間：2018-04-13 09:22

  本文選題：航跡預(yù)測 + 四維航跡　； 參考：《南京航空航天大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著我國航空運輸業(yè)的快速發(fā)展,空中交通流量的增長勢頭迅猛。為解決目前出現(xiàn)的航空運輸系統(tǒng)效率低以及大面積航班延誤等問題,實施科學(xué)的空中交通流量管理手段勢在必行。四維航跡預(yù)測技術(shù)是空中交通流量管理的關(guān)鍵技術(shù)之一,也是空管自動化系統(tǒng)發(fā)展的核心技術(shù),因此,探究精確的航跡預(yù)測技術(shù)是目前要研究的重點。隨著空管系統(tǒng)大數(shù)據(jù)時代來臨,空中交通運行環(huán)境日趨復(fù)雜,相關(guān)表征數(shù)據(jù)呈海量劇增、多源異構(gòu)、高度復(fù)雜等特點,如何從中提取有用信息,精細描述空中飛行交通態(tài)勢,深度認知交通流組織模式和演變規(guī)律,并將之有效用于航跡預(yù)分析等關(guān)鍵技術(shù)也是目前亟待解決的問題。本文圍繞上述問題提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的四維航跡精密預(yù)測算法,算法基本思想是通過對大量歷史飛行數(shù)據(jù)的挖掘分析,建立預(yù)測模型,預(yù)測時,選擇與當前輸入條件最匹配的歷史飛行軌跡作為四維航跡輸出,由于歷史軌跡為真實飛行軌跡并且采樣頻率(20秒左右)較高,相較于只輸出以飛行定位點序列為基礎(chǔ)的四維航跡預(yù)測,更為細致、真實,本文稱這種航跡預(yù)測為精密航跡預(yù)測。本文首先對四維航跡預(yù)測的研究現(xiàn)狀和預(yù)測算法分類進行了總結(jié);隨后提出了一種基于譜聚類的歷史軌跡分析方法,并在此基礎(chǔ)上利用時空數(shù)據(jù)管理中頻繁路徑樹、R樹等方法建立了一種針對飛行歷史軌跡的FPR-Tree索引;接著,對在FPR-Tree中檢索k近鄰軌跡的方法進行了討論;最后,本文提出了一種基于FPR-Tree的四維航跡預(yù)測方法,對算法過程和輸入?yún)?shù)進行了詳細的闡述,并使用中南地區(qū)的真實歷史飛行數(shù)據(jù)和航空運輸網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),對算法進行了測試,結(jié)果表明,本文提出的預(yù)測方法用于預(yù)戰(zhàn)術(shù)預(yù)測時準確率超過60%,用于戰(zhàn)術(shù)預(yù)測時準確率超過80%。同時,本文還對以上述算法為核心的四維航跡預(yù)測原型系統(tǒng)實現(xiàn)進行了描述。
[Abstract]:This paper presents a four - dimensional trajectory prediction algorithm based on FPR - Tree .

【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V355

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本文編號：1743885