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摘要
随着世界民航业的发展，繁忙机场的终端区交通愈发拥挤，影响航班正常的起飞和降落，随之带来了许多空域拥挤导致的航班延误问题。对此，欧美等航空发达国家提出了基于航迹运行（trajectorybased operation,TBO）的运行模式，在此模式下可以实现大流量，小间隔，高密度的空域管理。TBO运行模式的核心是航迹预测规划，对航迹预测规划展开深入研究对于空管手段的更新发展很有必要。本文采用基于深度学习神经网络的四维航迹预测方法，通过对ADS-B数据的分析挖掘，实现对航迹的精准预测。结果表明：本文所建立的模型能够较准确地对航迹进行预测规划，可为未来航迹运行模式的发展提供有效帮助。
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