基于Transformer的管制员工作负荷预测

• 作者: 关雪琦 卢朝阳 苟利鹏 张慧子
• 来源期刊: 航空计算技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 空中交通管制;管制员;工作负荷预测;Transformer模型;时间序列
• 年，卷（期）: 2025,（1）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

由于民航业持续高速发展，伴随着空中交通流量的快速增长，管制员的工作效率与空中交通流量之间的不平衡问题日益凸显。针对现有管制员负荷计算与预测方法存在无法准确长期预测的问题，提出一种基于Transformer模型的管制员工作负荷预测模型。该方法在循环神经网络捕捉管制员工作负荷短期依赖特征的基础上，通过编码器-解码器结构有效地捕捉了其长期依赖特征，提取并组合多个特征序列，实现对管制员工作负荷的准确预测。实验结果表明，Transformer模型相比于目前最普遍应用的SVR、随机森林、LightGBM模型，MAPE分别降低了21.47%、12.91%、9.25%,能取得更好的预测效果；该方法在管制员工作负荷预测中具有更加良好的性能和准确性。