典型文献
基于小波神经网络的飞行到达时刻预测研究
文献摘要：
航空器的预测到达时刻(estimated time of arrival,ETA)是间隔管理的基础.针对提高航空器的到达时刻的预测准确性,提高空中飞行容量的同时减小冲突,提出了基于ADS-B数据的小波神经网络预测方法.先将本机的原始ADS-B数据进行预处理,使用小波神经网络方法构建预测模型进行预测;同时获取前机空中广播的最新的ADS-B数据进行增量学习,实时辅助获取前方突发机动飞行空域的最新状况,提高模型的预测能力.最后以某航班为例建立仿真实验,结果显示预测到达时刻的平均绝对误差在15 s内,表明无论是在稳定状况还是突发状况,小波神经网络都有较高的准确性和稳定性.
文献关键词：
预测到达时间;小波神经网络;ADS-B;数据挖掘
中图分类号：
作者姓名：
郑方圆;张光明
作者机构：
中国民用航空飞行学院,广汉 618307
文献出处：
引用格式：
[1]郑方圆;张光明-.基于小波神经网络的飞行到达时刻预测研究)[J].现代计算机,2022(03):13-18
A类：
预测到达时间
B类：
于小波,小波神经网络,预测研究,航空器,estimated,arrival,ETA,预测准确性,小冲突,ADS,神经网络预测,本机,神经网络方法,前机,增量学习,前方,机动飞行,行空,空域,预测能力,航班,平均绝对误差,突发状况
AB值：
0.356368
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
