本文關鍵詞：空中交通航空飛行流量優(yōu)化預測仿真

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【摘要】：飛行流量預測是空中交通流量管理工作的重要組成部分,預測精度直接影響著管理活動的效率。傳統(tǒng)的以BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法為主的人工智能預測方法對初始參數(shù)具有較強的依賴性,致使預測精度不高�；诹孔舆z傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的流量預測模型是運用量子遺傳算法求解出BP神經(jīng)網(wǎng)絡的最佳初始權值與閾值,可用修正算法的缺陷從而訓練出更優(yōu)秀的BP網(wǎng)絡以提高預測模型的精度。通過對A461航路上BUBDA強制報告點624個小時段過點飛行流量歷史數(shù)值進行計算,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測結果進行對比,運用基于量子遺傳優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡流量預測模型的預測精度分別比前兩者高出7%和2%,具有更高適用性。
【作者單位】： 空軍工程大學空管領航學院;
【關鍵詞】： 飛行流量 量子遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡 預測
【基金】：軍航應急空管運行關鍵技術支撐平臺研究(KJ2014023106B11109)
【分類號】：V355.1;TP183
【正文快照】： 1引言飛行流量預測是空中交通管理中的一項重要內(nèi)容,是航空管制部門實施空中交通運輸規(guī)劃與控制的前提與基礎。特別是航空運輸業(yè)近年來得到了突飛猛進的發(fā)展,但基礎設施建設卻無法滿足航班量的快速增長,大量航班的延誤對流量管理工作提出了更高的要求,流量預測技術亟須得到進

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本文編號：703437