基于深度学习的离场航空器滑行时间预测

来源 :南京航空航天大学学报:英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cf1987821

【摘要】

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随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision?making,A?CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A?CDM计算离场航空器起飞排序队列和

【作者】

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李楠焦庆宇朱新华王少聪

【机构】

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中国民航大学空中交通管理学院,中国民航大学经济与管理学院,中国民航环境与可持续发展研究中心

【出处】

：

南京航空航天大学学报:英文版

【发表日期】

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2020年2期

【关键词】

：

航空运输滑行时间深度学习场面运行卷积神经网络 air transportationtaxi timedeep learningsurface movem

【基金项目】

：

This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.U1833103,71801215),the China Civil Aviation Environment and Sustainable Development Research Center Open Fund(No.CESCA20

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随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision?making,A?CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A?CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间?空间?环境数据的深度学习模型(Spatio?temporal?environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间?流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑

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