精確的航跡預(yù)測技術(shù)在解決空域資源日益緊張的問題中扮演著越來越重要的角色,也是未來基于航跡運行的空管理念的關(guān)鍵技術(shù)之一,其在協(xié)同管制、航跡優(yōu)化、沖突探測與解脫等領(lǐng)域都有很重要的意義。隨著我國航空運輸業(yè)的發(fā)展,空中交通流量越來越多,空管系統(tǒng)的航班飛行數(shù)據(jù)也海量劇增,從大量高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有用信息,深度挖掘空中交通流組織模式和演變規(guī)律,并將之有效運用于航跡分析等領(lǐng)域也是空管大數(shù)據(jù)的必然趨勢。本文基于大量的航班飛行數(shù)據(jù),提出了一種基于LSTM-ARIMA的短期航跡預(yù)測方法,該方法的基本思想是運用基于LSTM（Long Short-Term Memory,LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型的組合模型對歷史航班飛行數(shù)據(jù)進行建模,挖掘歷史航班飛行數(shù)據(jù)內(nèi)部隱藏的依賴關(guān)系,并將其運用于新的航跡預(yù)測。首先,分析現(xiàn)有的歷史航班飛行數(shù)據(jù),通過特征擴展,增加了到目標機場的距離和轉(zhuǎn)向狀態(tài)兩個新的特征數(shù)據(jù),構(gòu)建基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航跡預(yù)測模型;然后,針對LSTM航跡預(yù)測模型的不足,結(jié)合LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ARIMA模... 

【文章來源】：中國民航大學天津市

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

LSTM單元結(jié)構(gòu)圖

中國民航大學碩士學位論文11f(x)max(0,x)(2.11)其中，max(0,x)表示取兩者的最大值。因為對x0的數(shù)求導(dǎo)為1，所以ReLU函數(shù)在x0時不會出現(xiàn)梯度衰減情況，這樣可以減輕梯度消失現(xiàn)象。但是，在x0的情況下，神經(jīng)元的輸出都為0，這個時候是不存在梯度的，梯度不存在會直接導(dǎo)致權(quán)重無法更新。除此之外，ReLU函數(shù)不以零為中心的輸出也影響著網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂性。(4)LeakyReLU函數(shù)LeakyReLU函數(shù)是針對ReLU函數(shù)在x0的區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元死亡問題而被提出來的，其波形圖如圖2-4(d)所示，函數(shù)表示形式如下所示：f(x)max(x,x)(2.12)其中，的值可以是任意數(shù)值，其作為網(wǎng)絡(luò)的一個參數(shù)，可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中通過學習得到，這里畫曲線圖時選取0.2。圖2-4四種激活函數(shù)曲線圖2.損失函數(shù)的選擇損失函數(shù)（LossFunction）是一個非負實值函數(shù)，是用來評價真實值y和網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值f(x)不一致程度的。記損失函數(shù)為Q(y,f(x))，模型預(yù)測結(jié)果的準確度和損失

中國民航大學碩士學位論文22圖3-1LSTM預(yù)測模型經(jīng)過反復(fù)迭代訓(xùn)練直到損失值收斂，即得到LSTM航跡預(yù)測模型。將模型的輸出值經(jīng)過反歸一化處理就可得到符合實際意義的三維坐標值。3.3.2LSTM模型參數(shù)選擇(1)輸入層時間窗口W的選擇LSTM的性能與輸入時序的長度緊密相關(guān)，其記憶單元在預(yù)測某個時刻的輸出時會選擇忘記或記住積累的信息，所以在本文中加入了時序的概念。在本文的實驗中選擇前2~6個時刻的航班軌跡特征來預(yù)測下一時刻的航班位置，即輸入層的時間窗口W選擇為2~6，不同的W取值對網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)選擇和精度有不同程度的影響。(2)超參數(shù)選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理之后的航跡序列分割訓(xùn)練集、驗證集、測試集…Adam優(yōu)化損失計算理論輸出模型輸出輸出與測試集對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果預(yù)測值反歸一化第1層LSTM網(wǎng)絡(luò)第LLSTM網(wǎng)絡(luò)…Xim-w+1Xim-w+2XimYim+1

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]空中交通流量管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 田勇.南京航空航天大學 2009

碩士論文
[1]基于Web的探索式高維數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 龐志慧.北京郵電大學 2019
[2]機場航空器場面軌跡預(yù)測和路徑規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 姚夢飛.電子科技大學 2018
[3]基于ARIMA-LSTM混合模型的機械傳動件制造企業(yè)銷售預(yù)測方法研究與應(yīng)用[D]. 程俊.電子科技大學 2018
[4]基于數(shù)據(jù)挖掘的四維航跡精密預(yù)測方法研究[D]. 馬勇.南京航空航天大學 2016
[5]空中交通流量動態(tài)預(yù)測與分析研究[D]. 瞿英俊.南京航空航天大學 2009



本文編號：3493914