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摘要
随着航班量日益增长，空域结构、扇区划分、程序设计等方面的是否合理显得尤为重要，构建仿真模型的主要原因是在没有真实航班的情况下生成数据。可以使用python运行模型来预测和观察进出港航班，而不需要在飞机或是地面管制单位安装传感器来测试新的思路或技术如何影响现实的空管工作。这有助于加速空管系统的优化和数据收集。利用HTML和python语言进一步分析数据，得到数据间的关联性并进行可视化的展示。智能空管的建设需要训练机器学习模型，这需要巨大的数据集，数据的收集和处理成本可能很高。通过仿真模型在程序上生成数据可以很容易地达到目标。
