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基于机器学习的终端区进场航空器管制决策研究

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基于机器学习的终端区进场航空器管制决策研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5页
缩略词第11-12页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 机器学习方法第14-15页
        1.2.2 飞行轨迹聚类分析第15-16页
        1.2.3 空中交通流理论研究第16-18页
    1.3 研究内容和技术路线第18-19页
    1.4 章节安排第19-21页
第二章 终端区飞行轨迹数据特点及预处理方法第21-30页
    2.1 航空器飞行轨迹数据类型第21-22页
    2.2 飞行轨迹相似性度量方法介绍第22-25页
    2.3 飞行轨迹预处理第25-29页
        2.3.1 有效轨迹提取分析第25-26页
        2.3.2 飞行轨迹重采样方法第26-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于自然邻改进谱聚类的进场航迹聚类分析第30-42页
    3.1 谱聚类算法第30-31页
    3.2 基于自然邻的轨迹相似性度量模型第31-34页
        3.2.1 基于修正欧式距离相似性度量模型第31-32页
        3.2.2 基于自然邻自适应的亲和度矩阵第32-34页
    3.3 飞行轨迹改进谱聚类分析第34-36页
    3.4 实例分析第36-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 基于数据挖掘的进场交通流态势演变分析第42-60页
    4.1 进场交通流轨迹属性提取第42-45页
        4.1.1 单条轨迹属性第42-44页
        4.1.2 进场交通流属性第44-45页
    4.2 交通流属性关联分析第45-51页
        4.2.1 参照轨迹属性第46-47页
        4.2.2 交通流属性关联分析第47-51页
    4.3 基于模糊-C均值的进场交通流态势划分第51-53页
        4.3.1 模糊-C均值聚类算法原理第51页
        4.3.2 基于FCM的终端区进场交通流态势识别方法第51-53页
    4.4 实例分析第53-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第五章 基于支持向量机的终端区进场交通流管制决策分析第60-81页
    5.1 因子分析法特征提取第60-64页
        5.1.1 因子分析法第60-61页
        5.1.2 进场交通流属性因子提取第61-64页
    5.2 支持向量机模型第64-66页
    5.3 基于交叉验证的SVM管制决策分析第66-69页
        5.3.1 CV交叉验证流程第66-67页
        5.3.2 SVM终端区进场决策分析流程第67-69页
    5.4 实例分析第69-80页
        5.4.1 SVM态势预判实例分析第69-72页
        5.4.2 管制参考航迹实例分析第72-80页
    5.5 本章小结第80-81页
第六章 总结与展望第81-83页
    6.1 论文主要成果第81-82页
    6.2 论文研究展望第82-83页
参考文献第83-88页
致谢第88-89页
在学校期间的研究成果及发表的学术论文第89页

本篇论文共89页,点击这进入下载页面
 
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