10.3969/j.issn.1671-654X.2022.06.006
基于强化学习方法的航班滑出时间预测研究
航班的滑出时间是描述机场场面运行状态和周转效率的关键指标,其不确定性会降低航班到达目的机场的可预见性,进而带来航空资源的低效利用和燃油耗费问题.研究了一种基于强化学习的航班滑出时间预测模型.从交通状态和时序特性方面分析并提取影响滑出时间的主要特征集;利用马尔科夫决策过程建模滑出时间预测问题,并通过强化学习算法进行模型训练和测试.在真实机场场面运行数据中进行的实验表明,所提出方法不仅能够准确预测单个航班的滑出时间,还能够捕捉机场场面整体的滑行态势的变化情况,为智慧机场的建设提供新思路.
机场场面、智慧机场、航班滑出时间、强化学习、马尔可夫决策过程
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V352;O224(航空港(站)、机场及其技术管理)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省研究生科研与实践创新计划项目;南京航空航天大学大学拔尖创新人才引航计划跨学科创新基金项目
2022-12-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
26-29,34