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基于K近邻模型的空中交通流量短期预测
赵元棣陈俊夫刘泽宇盛受琼白志建
中国民航大学空中交通管理学院中国民航大学理学院
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摘    要:
为了准确预测空中交通短期流量, 减轻空管协调压力, 基于K近邻算法构建了空中交通短期预测模型。首先, 通过多次取K值比较相对误差来确定合适的K值。之后, 对原有的K近邻模型进行改进, 引入空间参数, 提出了3种状态向量组合的K近邻模型:时间维度模型、向台航路-时间维度模型与时空参数模型。以某扇区雷达数据对该模型进行检测, 结果表明:同时引入时空参数的K近邻模型误差最小, %;基于指数权重的距离衡量方式均能达到预测精度优化的效果;高斯权重预测法在时间维度模型下优于反函数法, 引入空间参数则反之;%。改进后的K近邻模型对不同流量情况都具有普适性, 预测结果可为空中交通流量管理提供理论参考。
关键词:
空中短期流量预测; K近邻; 状态向量; 时空参数; 高斯函数;
作者简介:赵元棣(1983—) , 男, 天津人, 助理研究员, 博士, 研究方向为空管数据挖掘与处理.
收稿日期:2016-12-08
基金:国家自然科学基金项目(U1533106)
Short-term air traffic flow forecast based on K-nearest neighbor algorithm
ZHAO Yuandi CHEN Junfu LIU Zeyu SHENG Shouqiong BAI Zhijian
College of Air Traffic Management, CAUC; College of Science, CAUC;
Abstract:
It's worth to predict available short-term air traffic flow and reduce ATCO workload. An air traffic flow model is built based on K-nearest neighbor. First, relative errors from different K values pared to determine the appropriate K values. After that, space parameter is introduced to improve the model. Then these three kinds of state vectors bined and new K-nearest neighbor models are proposed including time dimension model, to route-time dimension model and time-space parameter model. Radar data within a certain sector is used to test K-neighbor mod