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基于复杂网络的空中交通流量短期预测
1
作者
王飞
魏林琳
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期741-749,共9页
为合理预测空中交通流量,结合复杂网络链路预测进行研究。首先,将时间序列转化为可视图得到拓扑特征量,然后结合基于局部信息、路径和随机游走的算法,比较在三亚不同扇区内的预测精度,发现RWR0.85算法预测精度最高。由于链路预测只能预...
为合理预测空中交通流量,结合复杂网络链路预测进行研究。首先,将时间序列转化为可视图得到拓扑特征量,然后结合基于局部信息、路径和随机游走的算法,比较在三亚不同扇区内的预测精度,发现RWR0.85算法预测精度最高。由于链路预测只能预测可能存在的连边,不能预测节点,因此引入D⁃S证据理论预测流量值,预测精度最高可达99.85%。结果表明,复杂网络链路预测结合D⁃S证据理论进行空中交通流量的预测是可行有效的,为进一步深入研究奠定了基础。
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关键词
复杂网络
空中交通流
链路预测
时间序列
D⁃S证据理论
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职称材料
题名
基于复杂网络的空中交通流量短期预测
1
作者
王飞
魏林琳
机构
中国民航大学空中交通
管理
学院
黑龙江省机场管理集团有限公司哈尔滨太平国际机场飞行区管理部
出处
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期741-749,共9页
基金
天津市应用基础多元投入基金重点项目(21JCZDJC00840)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(3122019129)。
文摘
为合理预测空中交通流量,结合复杂网络链路预测进行研究。首先,将时间序列转化为可视图得到拓扑特征量,然后结合基于局部信息、路径和随机游走的算法,比较在三亚不同扇区内的预测精度,发现RWR0.85算法预测精度最高。由于链路预测只能预测可能存在的连边,不能预测节点,因此引入D⁃S证据理论预测流量值,预测精度最高可达99.85%。结果表明,复杂网络链路预测结合D⁃S证据理论进行空中交通流量的预测是可行有效的,为进一步深入研究奠定了基础。
关键词
复杂网络
空中交通流
链路预测
时间序列
D⁃S证据理论
Keywords
complex network
air traffic flow
link prediction
time series
D⁃S evidence theory
分类号
V355.1 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复杂网络的空中交通流量短期预测
王飞
魏林琳
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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