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基于改进时空模型的终端区多航班航迹预测方法

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北京航空航天大学学报 2025年

作者：贺怀清史小爽刘浩翰惠康华中国民航大学计算机科学与技术学院

由于终端区历史航迹数据量较大、存在丰富的时空特征和航迹位置点数据突变等特点，使得在进行终端区4D航迹预测时充满不确定性和复杂性。为此，给出一种基于改进时空模型的解决方法。该模型包括三部分，首先，将时间卷积网络TCN和双向... 详细信息

由于终端区历史航迹数据量较大、存在丰富的时空特征和航迹位置点数据突变等特点，使得在进行终端区4D航迹预测时充满不确定性和复杂性。为此，给出一种基于改进时空模型的解决方法。该模型包括三部分，首先，将时间卷积网络TCN和双向门控循环单元BiGRU引入航迹预测领域，并对TCN进行改进，提出了含有双层多尺度时间卷积的MMTCN，分别从全局和局部两个方面提取时间特征；其次，将层归一化和残差引入图注意力网络GAT以捕捉航班之间的复杂空间依赖关系；最后，针对航迹位置点数据突变导致的数据不确定性问题，将得到的时空特征输入到条件变分自编码器CVAE中以学习航迹数据的潜在表示，最后生成多条预测轨迹。在训练过程中采用学习率调整策略，加速模型训练。实验结果表明，改进模型在ADE和FDE两个指标上均表现最优，其ADE和FDE分别为0.0826和0.1111，显著优于其他基准模型；并且在通用航空数据集上，所提模型误差最大降低了约9.59%（ADE）和7.75%（FDE），这说明该模型一方面能够更有效地提取时空特征，另一方面具有训练稳定性。

关键词：终端区航迹预测改进时空模型双层多尺度时间卷积不确定性

面向类不平衡和重叠的工控数据异常检测的半监督欠采样方法

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计算机应用研究 2025年第1期42卷 156-164页

作者：顾兆军扬雪影隋翯张一诺中国民航大学信息安全中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学航空工程学院天津300300

工业控制系统异常检测面临着数据缺乏标签信息、类不平衡和类重叠的耦合问题,导致现有的分类器难以精准检测异常数据。现有的数据级采样方法在打伪标签、数据平衡或检测重叠区域时存在着打伪标签结果不准确、采样效果稳定性差以及重叠... 详细信息

工业控制系统异常检测面临着数据缺乏标签信息、类不平衡和类重叠的耦合问题,导致现有的分类器难以精准检测异常数据。现有的数据级采样方法在打伪标签、数据平衡或检测重叠区域时存在着打伪标签结果不准确、采样效果稳定性差以及重叠识别率低等问题。为此,提出一种基于半监督学习的欠采样方法(SSLU-LP)。该方法通过异构集成将标签传播机制和单类分类器结合,补充数据伪标签;利用最小生成树策略构建重叠区域检测模型;采用欠采样策略,通过最近邻搜索有选择性地去除部分多数类样本。最后该方法与四种经典分类器结合,在九个工控数据集上与九种混合算法进行比较。实验结果表明,所提方法可以精准地为无标签数据打伪标签,高效且有效检测出不平衡数据集中的重叠数据,改善了分类器的训练效果,提高了分类器的异常检测性能。

关键词：工业控制系统类不平衡类重叠半监督学习异常检测

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融合时频特征的多粒度时间序列对比学习方法

计算机科学 2025年第1期52卷 170-182页

作者：叶力硕何志学中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

现有的时间序列对比学习方法存在增强样本构造方式过于依赖人工经验、泛化能力不足、正样本的定义方式不够通用、对比度量方式存在粗粒度表征等问题,使得整体的时序表示效果较差。为此,提出了一种融合时频特征的多粒度时间序列对比学习... 详细信息

现有的时间序列对比学习方法存在增强样本构造方式过于依赖人工经验、泛化能力不足、正样本的定义方式不够通用、对比度量方式存在粗粒度表征等问题,使得整体的时序表示效果较差。为此,提出了一种融合时频特征的多粒度时间序列对比学习方法(Temporal-Spectral Deep Contrastive Network, TSDC)。该方法通过季节-趋势生成网络在时域内产生具有稳定变化的时序增强样本,通过多频带融合扰动操作在频域内产生非稳定变化的时序增强样本,两种增强样本通过实例级别的粗粒度对比以及维度级别的细粒度对比方式进行对比学习,使得模型在获得较好表征的同时能够较好地适应于下游不同类型的时序任务。在多个时间序列公开数据集上进行的分类、预测以及异常检测实验表明,由TSDC方法所得的表征用于下游任务的结果优于典型基线模型。

关键词：时间序列表示学习对比学习数据增强多粒度对比

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考虑竞争效应的空铁联运网络脆弱性修复策略研究

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北京交通大学学报 2025年

作者：赵桂红郭家羽邹灿中国民航大学经济与管理学院中国民航大学交通科学与工程学院

为探究高铁快速发展对民航运输造成的竞争冲击，进一步增强空铁联运复合交通网络结构稳定性，提高网络运输性能和脆弱性修复效率.研究分析交通运输系统中的旅客供需角度，考虑空铁竞争效应指标，改进网络脆弱性评估模型，同时针对不同... 详细信息

为探究高铁快速发展对民航运输造成的竞争冲击，进一步增强空铁联运复合交通网络结构稳定性，提高网络运输性能和脆弱性修复效率.研究分析交通运输系统中的旅客供需角度，考虑空铁竞争效应指标，改进网络脆弱性评估模型，同时针对不同攻击策略和失效情景提出修复成本和脆弱性能同时最小化目标的修复模型，采用粒子群算法求解模型，并以东航国铁联运网络为例找出各场景下的最优网络修复序列.研究结果表明：空铁竞争效应指数的加入使得各节点平均脆弱性变化程度以及关键节点辨识度和准确性显著提升，通过提前划分城市节点的网络脆弱等级，主要识别出上海、南京、广州、深圳、厦门等东南部沿海重度脆弱城市，需注重扩大周边城市的运输容量.蓄意攻击下节点和区域失效修复效果最好，流量分配更加均匀，修复成本平均增加23%，网络性能提升2倍以上.

关键词：空铁联运竞争效应网络脆弱性攻击策略修复模型

基于公平性的eVTOL动态合乘匹配与路径规划模型

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北京交通大学学报 2025年

作者：任新惠王孟德于芳中国民航大学经济与管理学院中国民航大学交通科学与工程学院

电动垂直起降飞行器（Electric Vertical Take-off and Landing，eVTOL）可以用于城市低空载人服务，共享运营模式将是未来发展趋势。针对动态场景下eVTOL合乘运营问题，对合乘匹配及路径规划进行研究。首先，考虑eVTOL垂直起降机场容量... 详细信息

电动垂直起降飞行器（Electric Vertical Take-off and Landing，eVTOL）可以用于城市低空载人服务，共享运营模式将是未来发展趋势。针对动态场景下eVTOL合乘运营问题，对合乘匹配及路径规划进行研究。首先，考虑eVTOL垂直起降机场容量、eVTOL载重、电池能耗限制等约束，同时考虑新请求加入已有eVTOL行程的条件和收益、建立基于合乘公平性的动态eVTOL路径规划问题模型。其次，使用线性插入算法对问题模型进行求解，并对比分析按照先到先服务顺序和按照请求等级将新请求与eVTOL进行匹配的两种处理方式。最后，结合T市场站位置信息进行算例研究。结果表明：与基本插入算法相比线性插入算法的计算时间缩短了60%以上，也证明该算法可以有效求解模型。按照请求优先级处理新请求时乘客的平均支付费用减少了20.05%，运营商合乘收益比按照先到先服务顺序处理提升5.86%，实现了在保障乘客和运营商利益下新请求与eVTOL的较优匹配。所构建的动态路径规划模型为eVTOL共享运营模式提供参考。

关键词：交通运输规划与管理 eVTOL 合乘公平性请求优先级线性插入算法

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低碳下考虑客运需求的空铁货流分配方案优化

北京交通大学学报 2025年

作者：石学刚邬林江中国民航大学临空经济研究中心中国民航大学交通科学与工程学院

在双碳目标下降低物流成本是当前研究的焦点。首先根据旅客出行意愿确定不同运输距离的客运分担率，并计算高铁预留车厢数和客机腹舱数，然后通过分析单条线路的货物疏运需求，综合考虑运输成本、碳排放和时效性成本构建货流分配双目标... 详细信息

在双碳目标下降低物流成本是当前研究的焦点。首先根据旅客出行意愿确定不同运输距离的客运分担率，并计算高铁预留车厢数和客机腹舱数，然后通过分析单条线路的货物疏运需求，综合考虑运输成本、碳排放和时效性成本构建货流分配双目标优化模型，设计嵌套的稳态遗传算法，寻求模型的Pareto空铁货流分配优化解，并以京昆高铁沿线站点需求为例，设计算例验证模型的合理性，最后探究不同碳排放税下的货流分配优化方案。结果表明：嵌套的稳态遗传算法相比于传统算法求解精度提高了59%，空铁货流分配方案比单一运输方式的成本更低，客机腹舱运输相比于高铁预留车厢更倾向于时效性较高货物的长远距离运输；当碳排放税为0.5-3元/kg CO?时，每单位碳排放税增加0.5元将会带来13-15万元的隐性成本，同时显性成本会有所降低，当碳排放税为3-4.5元/kg CO?时，虽然碳排放税增加会继续增大隐性成本，但显性成本也会有所上升。研究充分利用了高铁和客机腹舱的剩余运力，在一定程度上以较低成本保证了货物运输效率，在碳排放和运输成本中找到了均衡方案，为加强空铁合作和政府部门制定碳排放税收政策提供参考依据。

关键词：空铁货运货流分配遗传算法货物时效性碳排放税

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Sidon空间和循环子空间码的构造

河南师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：刘雪梅张佳瑢中国民航大学理学院

子空间码特别是循环子空间码在随机网络编码中具有高效的编码和译码算法,因此近年来受到了广泛关注.Sidon空间是构造循环子空间码的重要工具,利用有限域上的本原元和不可约多项式的根,构造了不同维数的Sidon空间,并在此基础上得到了码... 详细信息

子空间码特别是循环子空间码在随机网络编码中具有高效的编码和译码算法,因此近年来受到了广泛关注.Sidon空间是构造循环子空间码的重要工具,利用有限域上的本原元和不可约多项式的根,构造了不同维数的Sidon空间,并在此基础上得到了码字个数更多的循环子空间码.

关键词：有限域循环子空间码 Sidon空间不可约多项式的根

基于折叠PMF-FFT的高动态B1C信号无模糊度快速捕获算法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：金志威李路遥樊易升马振洋中国民航大学民航航空器适航审定技术重点实验室中国民航大学安全科学与工程学院

北斗三号系统新增的B1C导航信号在捕获过程中存在码相位搜索时间长、匹配滤波器系数计算复杂度高及自相关函数具有多峰性等难点。本文针对高动态场景，使用短时相关匹配滤波器和快速傅里叶变换的结合信号捕获算法，同时对B1C信号进行了... 详细信息

北斗三号系统新增的B1C导航信号在捕获过程中存在码相位搜索时间长、匹配滤波器系数计算复杂度高及自相关函数具有多峰性等难点。本文针对高动态场景，使用短时相关匹配滤波器和快速傅里叶变换的结合信号捕获算法，同时对B1C信号进行了数据折叠和自相关函数重构，简化了匹配滤波器系数生成的复杂度，实现了B1C信号的无模糊度快速捕获。实验结果表明，在满足高动态捕获需求的前提下，运算复杂度和捕获时间显著减少，检测概率最大提升32.4%，最大副峰值降低了约125倍。此外，该算法捕获的最小信号功率比天线最低接收功率小1.5dB，具备一定抗热噪声能力。

关键词：高动态北斗三号 B1C信号快速捕获无模糊捕获

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基于改进域对抗网络的齿轮箱跨工况故障诊断

电子测量技术 2025年

作者：贾宝惠苏家成高源中国民航大学交通科学与工程学院中国民航大学安全科学与工程学院

针对不同工况下采集的齿轮箱振动数据特征分布不一致和噪声成分影响迁移效果的问题，本文提出了一种结合注意力机制的域对抗迁移网络的深度迁移学习故障诊断方法。首先，将带标签的振动信号和未带标签的振动信号通过固定长度的数据分割... 详细信息

针对不同工况下采集的齿轮箱振动数据特征分布不一致和噪声成分影响迁移效果的问题，本文提出了一种结合注意力机制的域对抗迁移网络的深度迁移学习故障诊断方法。首先，将带标签的振动信号和未带标签的振动信号通过固定长度的数据分割方法构建成数据集；其次，为减少噪声样本带来的负迁移影响，采用卷积注意力模块（convolutional block attention module， CBAM）以及判别损失项辅助特征提取器提取具有区分度的特征，加强分类决策边界；最后，为解决数据特征分布不一致的问题，采用多核最大均值差异（MK-MMD）对齐源域和目标域的全局分布，并利用对抗机制对齐两域的子领域分布。在公开的变工况齿轮箱故障数据集上进行试验验证，结果表明，所提方法的平均识别准确率达到96.25%以上，并通过与其他诊断方法的对比分析，验证了所提方法的有效性和优越性。

关键词：判别损失项卷积注意力模块域对抗迁移网络迁移学习故障诊断