面向航路燃油预测的航迹聚类

• 作者: 张朋 李杰 王凯 赵志奇
• 来源期刊: 航空计算技术
• 关键词: 时空数据挖掘 轨迹 轨迹聚类 分段轨迹 燃油预测
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-654X.2019.06.010

摘要

现有基于机器学习方法建立的燃油预测模型大多是预测单架飞机飞行的燃油消耗,对于多机型的燃油消耗预测的研究较少.提出面向航路燃油预测的航迹聚类方法.基于BADA(Base of Aircraft Data)数据库,应用模糊聚类方法对机型进行聚类,并根据机型聚类结果对航迹进行分类.对DBSCAN算法进行改进,在邻域计算中同时考虑时间、空间与速度约束,对简化后的航迹进行聚类并计算燃油消耗,与原始计算结果进行对比验证.结果显示,两者偏差为0.38％,证明了聚类方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李杰	南京航空航天大学民航学院	66	237	8.0	13.0
2	王凯	南京航空航天大学民航学院	43	136	7.0	9.0
3	赵志奇	南京航空航天大学民航学院	4	5	2.0	2.0
4	张朋	南京航空航天大学民航学院	2	13	1.0	2.0