文档名：机场场面交通流量预测方法研究
摘要：针对机场场面交通可获数据的局限性,为精准提取机场交通数据时空特征及预测场面交通流量.首先,基于推出控制理论,建立机场场面运行数值仿真模型,得到因数据局限无法获取的预测指标;其次,搭建卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)组合预测模型提取时空特征;最后,以河南郑州机场为例进行试验验证,比较模型在不同训练数据量下的预测性能与误差指标,结果表明基于仿真指标的预测模型预测结果精确度高且性能稳定.
Abstract：Underthelimitationoftheavailabledataofairportsurfacetraffic,itwasofgreatsignificanceforcivilaviationtransportationsystemtoaccuratelyextractthespatialandtemporalcharacteristicsofairporttrafficdataandpredictthesurfacetrafficflow.Firstly,basedonthepushbackcontroltheory,anumericalsimulationmodelofairportsurfaceoperationwasestablishedtoobtainpredictiveindicatorsthatcouldn'tbeobtainedduetodatalimitations.Secondly,acombinedpredictionmodelofconvolutionalneuralnetwork(CNN)andlongshort-termmemorynetwork(LSTM)wasbuilttoextractspatio-temporalfeatures.Finally,takingHenanZhengzhouAirportasanexample,thepredictionperformanceanderrorindexofthemodelunderdifferenttrainingdatawerecompared.Theresultsshowedthatthepredictionmodelbasedonsimulationindexhadhighaccuracyandstableperformance.
作者：廉冠 于嘉欣 张晓玥 郭雪松 Author：LIANGuan YUJiaxin ZHANGXiaoyue GUOXuesong
作者单位：桂林电子科技大学广西智慧交通重点实验室,广西桂林541010;桂林电子科技大学南宁研究院,广西南宁530000桂林电子科技大学建筑与交通工程学院,广西桂林541010
刊名：大连交通大学学报
Journal：JournalofDalianJiaotongUniversity
年，卷(期)：2024, 45(1)
分类号：
关键词：交通流量预测 机场场面交通仿真 推出控制 卷积神经网络 长短期记忆网络
Keywords：trafficflowprediction airportscenetrafficsimulation pushbackcontrol convolutionalneuralnetwork longshort-termmemorynetwork
机标分类号：U491.14TP391TP183
在线出版日期：2024年4月24日
基金项目：广西科技基地和人才专项，广西自然科学青年基金项目，国家自然科学基金机场场面交通流量预测方法研究[
期刊论文] 大连交通大学学报--2024, 45(1)廉冠 于嘉欣 张晓玥 郭雪松针对机场场面交通可获数据的局限性,为精准提取机场交通数据时空特征及预测场面交通流量.首先,基于推出控制理论,建立机场场面运行数值仿真模型,得到因数据局限无法获取的预测指标;其次,搭建卷积神经网络(CNN)与长短期记...参考文献和引证文献
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