【摘 要】
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空中交通延误频发,机场大面积航班延误不仅导致单个机场场面航班累积,甚至波及整个机场网络。准确预测机场网络航班延误不论对机场、航空公司、空管还是个人出行者而言,都具有重要意义。随着现代航空器性能、机务维修水平、管制技术的日益成熟,气象原因愈发成为制约航班正常放行的主要诱因。在考虑气象条件下,有效挖掘机场网络延误模式,准确预测机场网络航班延误态势,可为空管部门提供决策支持,并有效缓解场面航班延误。现有
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空中交通延误频发,机场大面积航班延误不仅导致单个机场场面航班累积,甚至波及整个机场网络。准确预测机场网络航班延误不论对机场、航空公司、空管还是个人出行者而言,都具有重要意义。随着现代航空器性能、机务维修水平、管制技术的日益成熟,气象原因愈发成为制约航班正常放行的主要诱因。在考虑气象条件下,有效挖掘机场网络延误模式,准确预测机场网络航班延误态势,可为空管部门提供决策支持,并有效缓解场面航班延误。现有的航班延误预测方法要么不能有效提取延误的空间特征导致预测精度较低,要么无法在整个机场网络上进行延误预测扩展。为解决以上两个问题,本文首先对机场网络进行图结构转化,使用谱图卷积将不规则的机场网络拓扑结构转换为规则的数据结构,从而实现对延误空间特征的提取,在此基础上构建了高效的空间图卷积和堆叠时间卷积结构,形成时空图卷积块,建立了基于时空图卷积神经网络的机场离港航班延误预测模型（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks,STGCN）,通过对模型的训练和对比发现,该模型能更快速地响应机场网络中延误的动态变化。其次在构建的STGCN模型基础上融入气象模块,提取METAR报中的恶劣气象要素和天气现象,构建融合气象条件的时空图卷积神经网络延误预测模型（Weather-impacted STGCN,WSTGCN）,该模型在捕获网络延误时空特征的同时也能捕捉机场气象特征。最后选取全美51个主要机场构建机场网络进行离港航班延误预测实例验证,预测机场未来1-3天的离港航班准点率以及延误时长,并对融合气象条件的改进模型进行了误差对比分析。研究表明,改进的WSTGCN模型在单个机场及整个机场网络上预测精度明显提升,实现了机场网络在不同气象状况影响下的延误水平预测,表明了改进模型的有效性和必要性。
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