典型文献
基于强化学习方法的航班滑出时间预测研究
文献摘要：
航班的滑出时间是描述机场场面运行状态和周转效率的关键指标,其不确定性会降低航班到达目的机场的可预见性,进而带来航空资源的低效利用和燃油耗费问题.研究了一种基于强化学习的航班滑出时间预测模型.从交通状态和时序特性方面分析并提取影响滑出时间的主要特征集;利用马尔科夫决策过程建模滑出时间预测问题,并通过强化学习算法进行模型训练和测试.在真实机场场面运行数据中进行的实验表明,所提出方法不仅能够准确预测单个航班的滑出时间,还能够捕捉机场场面整体的滑行态势的变化情况,为智慧机场的建设提供新思路.
文献关键词：
机场场面;智慧机场;航班滑出时间;强化学习;马尔可夫决策过程
中图分类号：
作者姓名：
杜婧涵;胡明华;尹嘉男;张魏宁
作者机构：
南京航空航天大学,江苏 南京211000;国家空管飞行流量管理技术重点实验室,江苏 南京211000;新加坡国立大学,新加坡 肯特岗119077
文献出处：
引用格式：
[1]杜婧涵;胡明华;尹嘉男;张魏宁-.基于强化学习方法的航班滑出时间预测研究)[J].航空计算技术,2022(06):26-29,34
A类：
B类：
强化学习方法,航班滑出时间,滑出时间预测,预测研究,机场场面运行,周转,关键指标,可预见性,燃油耗,耗费,时间预测模型,交通状态,时序特性,征集,马尔科夫决策过程,过程建模,强化学习算法,模型训练,运行数据,准确预测,滑行,智慧机场,马尔可夫决策过程
AB值：
0.227885
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