基于K近邻模型的空中交通流量短期预测.doc

基于K近邻模型的空中交通流量短期预测MS® 刘泽宇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篋摘要: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,预测结果可为空屮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;吋空参数;高斯函数;作者简介:赵元棣(1983一),男,天津人,助理研究员,博士,:2016-12-08基金:国家自然科学基金项目(U1533106)Short-termairtrafficflowforecastbasedonK一nearestneighboralgorithmZHAOYuandiCHENJunfuLIUZeyuSHENGShouqiongBAIZhiiianCollegeofAirTrafficManagement,CAUC;CollegeofScience,CAUC;Abstract:It’sworthtopredictavailableshort--,,-nearestneighbormodelsarcproposedincludingtimedimensionmodel,toroute-timedimensionmodelandtime--neighbormodel,showingoutthatK-nearestneighbormodelwithtime-spaceparameterhasminimumerror,%.’%undertheindexweightdistancemethodofinversefuncti