[发明专利]一种基于时空图卷积网络的空域扇区复杂度预测方法有效
| 申请号： | 202210755854.5 | 申请日： | 2022-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN115223402B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 杜文博;李碧月;徐敬仁;郭通;张学军 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G08G5/00 | 分类号： | G08G5/00;G06N3/045;G06N3/042;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 周长琪 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于时空图卷积网络的空域扇区复杂度预测方法，用于空中交通环境预测。本发明方法首先获取空域扇区数据集，基于扇区之间的中心距离和航班流量构建扇区的拓扑图，计算扇区的邻接矩阵；然后搭建空域扇区复杂度预测模型，预测模型包括两个时空卷积模块、输出层和分类层，时空卷积模块包括两个门控卷积神经网络和一个图卷积神经网络；利用空域扇区数据集对预测模型进行训练，将实时获取的空域扇区的复杂度因子输入预测模型，预测未来时刻的扇区复杂度。本发明考虑了多扇区之间的空间邻接关系，能够利用图卷积网络充分挖掘空域复杂度的空间特征，提取到空域复杂度在扇区拓扑网络上的传递规律，大大提升对未来空域复杂度的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 图卷 网络 空域 扇区 复杂度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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