随着民航领域在新常态下的快速恢复，国内空域流量逐渐增加，空中交通智能预测的重要性日益显著。空中交通预测有助于空管部门全面掌握空中交通态势，因此文章将一种结合了卷积神经网络和长短时记忆模型特点的Conv-LSTM融合模型应用于空中交通预测领域。实验结果表明，该模型能有效捕捉空中交通数据的时间相关性和空间相关性，为智能化空管建设提供了一定的理论参考。
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