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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明属于机场场面冲突态势预测领域，具体涉及一种基于GNN‑LSTM的机场场面离港冲突态势预测方法及系统。本发明的预测方法包括：基于航空器场面滑行规则，识别潜在冲突热点并构建冲突网络作为结构特征；获取仿真数据，定义潜在冲突的关键指标，构建交通特征数据集；构建GNN‑LSTM模型；将构建的构建交通特征数据集中的数据划分为训练集、测试集和预测集；调整模型参数，将提取的结构特征与交通特征输入GNN‑LSTM模型进行训练、测试，直至输出指标收敛，并进行时序预测，获得模型预测性能指标结果。本发明可以根据历史N个时间片的场面离港冲突态势，预测下一时间片的场面离港冲突态势。通过GNN‑LSTM模型输出预测误差指标MAE和RMSE，发现均比单一时间序列模型LSTM预测误差更低。
主权项：1.一种基于GNN-LSTM的机场场面离港冲突态势预测方法，其特征在于，包括：基于航空器场面滑行规则，识别潜在冲突热点并构建冲突网络作为结构特征；获取仿真数据，定义潜在冲突的关键指标，构建交通特征数据集；构建GNN-LSTM模型；将构建的构建交通特征数据集中的数据划分为训练集、测试集和预测集；调整模型参数，将提取的结构特征与交通特征输入GNN-LSTM模型进行训练、测试，并进行时序预测，获得模型预测性能指标结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于GNN-LSTM的机场场面离港冲突态势预测方法及系统
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