一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测

为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。     

工业电阻炉多参数能耗建模与预测

电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难.为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法.首先,通过分析电阻炉工作阶段的能耗特性,建立了电阻炉理论能耗预测模型;然后,利用粒子群优化算法对支持向量回归的超参数进行寻优,建立了基于支持向量回归的多参数能耗预测模型;最后,对比了支持向量回归、高斯过程回归、自适应模糊神经推理系统模型在单参数及多参数条件下的能耗预测结果.实验结果表明,基于粒子群优化下的支持向量回归多参数能耗预测方法具有更好的预测效果.     

基于灰狼优化算法的孪生支持向量回归机

为了解决孪生支持向量回归机的参数寻优问题,提出了一种基于灰狼优化算法的孪生支持向量回归机。该算法将均方根误差和平均绝对误差作为灰狼优化算法的适应度函数,借助灰狼优化算法的全局寻优能力,以目标范围内生成狼群的位置代表不同的孪生支持向量回归机参数取值,通过有限次数迭代和灰狼优化算法的位置更新机制得到孪生支持向量回归机的最优参数。实验结果表明,该算法能够找到合适的参数;与现有算法相比,该算法的预测性能更佳,寻优时间显著缩短。     

基于数据扩展的短时交通流量预测

多种机器学习和深度学习的模型和算法应用于短时交通流量预测,但是,大多数模型尤其是深度学习模型对训练样本的数量要求较高。为此,提出了一种基于数据扩展的短时交通流量预测方法,该方法基于自编码神经网络分别结合长短时记忆神经网络(LSTM)和支持向量机回归(SVR)构建预测模型,该模型利用自编码神经网络扩展的数据分别训练长短时记忆神经网络和支持向量回归进行交通流量的预测,结果表明,所提出的预测模型具有较高的精度和较好的泛化能力。     

基于粒子群优化-支持向量回归的高速公路短时交通流预测

为实现高速公路短时非线性交通流的精准预测,依托高速公路运营积累的大量数据资源,构建了基于粒子群优化(par-ticle swarm optimization,PSO)的支持向量回归(support vector regression,SVR)预测模型.首先,对获取的高速公路交通流数据进行异常值剔除、缺失值填充以及归一化等预处理;其次,基于SVR算法采用滑动窗口的方式建立预测模型,并基于具有较强寻优能力的PSO优化算法获取SVR模型的最优参数组合;最后,通过京台高速济南西收费站断面交通流数据进行实例验证.模型的预测结果表明,所提出的高速公路短时交通流预测模型能够满足实际需求,且相较反向传播(back propagation,BP)、差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)模型具有较高的准确性,可为日后高速公路运营决策提供理论支持.     

基于支持向量机的电力短期负荷预测

本文在分析了支持向量机基本原理的基础上,采用支持向量机采用回归算法建立了相应的预测模型,对某市电力负荷进行预测,并把预测结果和BP算法以及RBF算法的预测结果进行比较,证明了基于支持向量机回归算法预测模型的优越性。     

基于K-means聚类组合模型的公交线路客流短时预测

预测公交线路短时客流是实现公交动态调度的关键技术.文中通过分析客流特性,构建了基于K-means聚类算法的组合预测模型.首先利用K-means算法将短时客流数据按照时变特征的相似度划分为不同聚类,然后为每类客流数据分别建立最小二乘支持向量机、BP神经网络、自回归滑动平均模型,并考虑天气因素的影响,用遗传算法优化模型参数,对比预测结果,从中选择每个聚类的最佳预测模型构成组合模型.最后以长沙市104路公交客流数据作为实例进行预测分析,结果显示:客流数据时变特征对模型具有选择性,K-means聚类组合模型能够更好地根据不同时段客流数据的时变特征进行分类,因而有利于提高预测绩效;考虑了天气因素的K-means聚类组合模型能进一步提高公交线路的短时预测绩效.     

深度信任支持向量回归的耕地面积预测方法

针对目前浅层机器学习预测方法所需学习和训练的样本过大及拟合复杂数据能力弱等不足,提出一种基于深度学习思想的深度信任支持向量回归(support vector regression,SVR)的耕地面积预测方法.首先,搭建由1层高斯分布函数显层节点的RBM、多层隐层RBM和1层支持向量回归机构成的深度信任支持向量回归预测模型;其次,选取较为合适和易得的训练数据,通过样本训练和测试确定预测模型的具体结构参数;最后,通过实验将深度信任支持向量回归耕地面积预测方法与其他典型的耕地面积预测算法相比较.结果表明,提出的耕地面积预测方法可行、有效,在相同的数据和平台下,其预测精度高于其他具有代表性的耕地面积预测算法.     

基于蚁群优化支持向量机模型的公路客运量预测

针对公路客运量预测难以建立精确预测模型的问题,文章引入基于蚁群优化的支持向量机算法对公路客运量进行预测。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用蚁群算法来优化其训练参数的选择,以得到优化的支持向量机预测模型,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能进行公路客运量的预测。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及传统SVM的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于蚁群的支持向量机模型的预测精度更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用蚁群算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。     

参数联合求解的短期负荷混沌预测模型

为了提高短期负荷的预测准确性,基于短期负荷的混沌变化特性,提出一种模型参数联合求解的短期负荷混沌预测模型.首先将相空间重构的参数和最小二乘支持向量机的参数联合编码成粒子的位置向量,使每一个粒子根据自身飞行经验和种群飞行经验不断改变前进方向,从而找到最优位置向量,即相空间重构和最小二乘支持向量机的参数.然后采用最优参数建立短期负荷预测模型,并采用短期负荷数据进行性能分析.结果表明,预测模型可以发现短期负荷数据隐含的变化规律,获得了满意的短期负荷预测结果.     

基于飞行计划集中处理的多航空器无冲突航迹规划

为增大空域容量,提高飞行安全,降低管制员的工作负荷,4D航迹预测与规划是国内新一代空管自动化系统中最为重要地一项核心技术。首先在预战术流量管理阶段,通过飞行计划集中处理得到的航空器飞行计划信息,将航线划分成若干航段。然后利用航空器在不同航段间的离散型模型和单个航段中运动的连续型模型建立混杂模型,通过全飞行剖面混杂模型进行航迹预测;在相对运动法中采用调整速度来规避航路交叉点冲突以实现冲突解脱。最后提出航迹规划方法并对航空器进行无冲突航迹规划。仿真算例表明：在飞行计划集中处理与混杂模型下预测的水平航迹与垂直航迹能够准确地反映航空器飞行状态变化;调速法或调整时刻能有效地规避飞行冲突,所以提出的无冲突4D航迹规划方法是切实可行的。     

基于改进卷积网络的终端区4D航迹预测与冲突检测

随着不断扩大的旅客运输量和航线网络规模,采用飞行计划结合空中交通管制的空中管理办法已经不能与当前民航需求和空中交通流量相匹配,直接影响到航班正常率和运行安全。为解决这一问题,国际民航组织(International Civil Aviation Organization, ICAO)提出了基于航迹运行(trajectory based operation, TBO)的下一代空中交通管理运行理念,中国民航也提出了智慧民航的建设方案和目标。其中4D航迹是TBO运行的核心组成部分,也是中国建设智慧民航的重要技术指标,其可以对航空器的运行进行精确地管理和控制。因此,提高4D航迹预测的准确性成为了目前急需解决的核心问题。面向航空器的飞行任务实施阶段,从4D航迹预测和冲突检测两个问题进行了研究。在航迹预测方面,采用了基于卷积神经网络-双向门控循环单元(convolutional neural networks-bidirectional gated recurrent unit, CNN-BiGRU)的模型对航迹进行高精度预测;在冲突检测方面,引入了航迹距离检测函数以检验预测模型生成的两条航迹是否...     

航空器爬升与下降阶段4D航迹预测

准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM);其次,在下降阶段进行数据维度拓展,构建RNN、LSTM模型进行航迹预测;最后,对各个维度上的预测航迹点和实际航迹点的误差进行分析。仿真结果表明,爬升阶段模型和下降阶段模型对于航空器位置预测准确性高,展现了航迹预测模型的良好鲁棒性。     

基于航迹特征的飞行程序噪声预测研究

针对目前飞行程序减噪设计的需要,研究了民机的航迹特征,选取了声暴露级（SEL）作为单个事件的飞机噪声评价指标,并在研究飞行程序特点的基础上,结合飞机噪声性能（ANP）数据库和NPD噪声计算方法,建立了一套基于航迹特征的离场飞行程序噪声预测方法。以某民用机场的离场程序为例,绘制出噪声等值线图,验证了方法的可行性。实例证明,该方法可以量化预测飞行程序的噪声影响,规范了飞行程序噪声预测的方法,可以为减噪飞行程序设计提供参考。     

基于数字孪生的航班保障预警系统

为了提高航班和保障车辆的安全性,本文提出了一种基于数字孪生的新型航班保障预警系统架构。数字孪生系统中包括实际机场、赛博空间的仿真模型以及实时数据。系统可以根据当前作业状况,预测保障活动未来会出现的风险情况。文章中详细介绍了航班保障的规则,仿真模型的设计开发,如何实现保障车辆和航班数据的实时采集,以及潜在碰撞风险的预测。为了验证预警逻辑和算法的有效性,在Anylogic平台进行系统开发和仿真实验,实验结果表明本文提出的架构可以对车辆和航班进行提前预警,保障运营安全。     

基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测

为充分挖掘机场终端区航空器航迹时间依赖性,解决中长期、多步长航迹预测精度不稳定的问题,引入注意力机制(Attention Mechanism)和教师监督(Teacher Forcing)中的指数衰减(Exponential Decay)采样方法,提出了一种基于序列到序列框架的机场终端区航迹预测模型(Seq2Seq-Attention Mechanism-Exponential Decay, SAE)。序列到序列框架实现了多步长预测,注意力机制提高解码器预测精度,指数衰减采样方法加速了训练阶段模型收敛,在一定程度上提高了模型的泛化性。最后,为了验证提出方法的有效性,利用天津终端区28架次、90天ADS-B航迹数据构建原始数据集,以平均绝对误差(Mean Squared Error, MAE)和均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)作为模型性能评价指标,进行了航迹预测实验,实验结果表明：高度、经度和纬度在序列到序列框架中的循环神经网络分别采用LSTM、GRU和LSTM可以获得最好预测性能;以四种预测长度1分钟、3分钟、5分钟和10分钟进行建模,与基线模型中预测性能最好的结果比较,所提出方法在验证集上的高度、经度和纬度指标表现最优,10分钟预测窗口下的平均绝对误差分别降低了66.30%, 54.62%和36.59%,均方根误差分别降低了65.45%, 38.16%和20.57%,同时,上述四种预测时长下所提出方法预测结果的均值和方差最小,表明随着预测时长的增加,模型预测结果的稳定性最好。此外,引入的注意力机制与指数衰减采样方法对有效捕捉航迹时间依赖性、提高模型泛化性均具有积极的贡献.     

一种基于概率方法的中期冲突探测算法

中期冲突探测不仅可以提高飞行安全,还可以直接地增加空域利用效率。由于在实际的航路飞行中存在各种误差,导致航迹预测的不确定性,中期冲突探测结果也存在不确定性。根据两架飞机的相遇几何,并结合航迹预测的误差模型,定义了一种求解冲突概率的快速算法。通过仿真分析验证表明,该算法能有效地用于中期冲突探测。     

基于监视数据修正的航空器飞行轨迹推算模型

飞行轨迹推算是空中交通流量管理的一个重要研究内容。在传统飞行轨迹推算方法基础上,针对航空器飞行路径的不确定性,构造了基于监视数据动态修正的航空器飞行轨迹推算模型。该模型综合航空器飞行性能和飞行计划、实时监视信息对航空器飞行轨迹、姿态进行推算。利用真实飞行轨迹进行验证,结果表明:本文模型推算的位置、高度信息更接近实际轨迹,并且符合实际飞行原则和空域使用规则,具有一定的参考价值和实用性。     

基于支持向量机的机翼载荷模型研究

在利用多元线性回归理论确定飞机机翼标定试验的载荷-应变关系时,对试验数据的精度和容量要求较高,针对这一问题,提出了一种基于支持向量机的机翼载荷确定方法。采用某型飞机机翼地面标定试验数据和飞行实测数据进行实例验证,结果显示两种载荷模型获得的载荷-时间历程整体上较为一致,支持向量机载荷模型的校验误差小于多元线性回归模型,表明支持向量机可作为获取机翼载荷的一个更加有效的手段。