基于LSTM的机场飞行区活动目标潜在冲突预测

作     者：王兴隆 尹昊 贺敏 WANG Xinglong;YIN Hao;HE Min

作者机构：中国民航大学民航飞联网重点实验室天津300300 南京莱斯信息技术股份有限公司南京210001 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2024年第50卷第6期

页      面：1850-1860页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0814[工学-土木工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家重点研发计划(2020YFB1600101) 国家自然科学基金(U2133207) 天津市教育委员会自然科学重点基金(2020ZD01) 中央高校基本科研业务费专项资金(3122020052) 

主　　题：长短期记忆 飞行区 冲突预测 复杂网络 主成分分析 

摘      要：针对机场飞行区冲突不断的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络预测机场飞行区活动目标潜在冲突的方法。根据复杂网络理论,以航空器和车辆2类活动目标为研究对象,建立飞行区活动目标网络,设置网络动态演化模型,输入运行数据计算多个网络特征指标,对指标时间序列进行主成分分析,拟合成潜在冲突指数;利用Keras框架搭建LSTM网络模型,将指标时间序列输入LSTM网络进行训练和预测,并与其他预测方法对比;用西安咸阳机场实际运行数据进行实验,将预测值与真实值进行对比,各项指标预测均方误差分别为1.608%、13.126%、0.072%、0.004%、0.014%。结果表明:通过建立飞行区活动目标网络模型,可以用网络特征指标从不同角度刻画潜在冲突;LSTM网络可以有效预测飞行区活动目标网络的潜在冲突,提醒相关人员预防冲突发生,降低冲突概率。