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摘要
航空器的预测到达时刻（estimated time of arrival,ETA）是间隔管理的基础。针对提高航空器的到达时刻的预测准确性，提高空中飞行容量的同时减小冲突，提出了基于ADS-B数据的小波神经网络预测方法。先将本机的原始ADS-B数据进行预处理，使用小波神经网络方法构建预测模型进行预测；同时获取前机空中广播的最新的ADS-B数据进行增量学习，实时辅助获取前方突发机动飞行空域的最新状况，提高模型的预测能力。最后以某航班为例建立仿真实验，结果显示预测到达时刻的平均绝对误差在15 s内，表明无论是在稳定状况还是突发状况，小波神经网络都有较高的准确性和稳定性。
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