基于LSTM的机场飞行区活动目标潜在冲突预测

作者：王兴隆; 尹昊; 贺敏

来源：北京航空航天大学学报, 2022, 1-15.

DOI：10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0505

• LSTM
• 飞行区
• 冲突预测
• 复杂网络
• 主成分分析

针对机场飞行区冲突不断的问题，提出一种基于LSTM预测机场飞行区活动目标潜在冲突的方法。首先，根据复杂网络理论，以航空器和车辆两类活动目标为研究对象，建立飞行区活动目标网络，设置网络动态演化模型，输入运行数据计算多个网络特征指标，对指标时间序列进行主成分分析，拟合成潜在冲突指数；然后，利用Keras框架搭建长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory， LSTM）模型，将指标时间序列输入LSTM进行训练和预测，并与其他预测方法对比；最后，用西安咸阳机场实际运行数据进行实验，将预测值与真实值进行对比，各项指标预测结果均方误差分别为1.61%、13.13%、0.72%、0.004%、0.014%；研究表明：通过建立飞行区活动目标网络模型，可以用网络特征指标从不同角度刻画潜在冲突；LSTM可以有效预测飞行区活动目标网络的潜在冲突，提醒相关人员注意预防冲突发生，降低冲突概率。

• 单位
  南京莱斯信息技术股份有限公司; 中国民航大学