基于机器学习的机场终端交通流的空域势态预测

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摘  要：该文旨在提升终端区域流量管理中到达流量预测的准确性，提出一种基于空域态势的预测框架。该文分析传统基于动力学的预测方法和基于时间序列的预测方法的优缺点，发现传统方法难以充分考虑空域态势变化对到达流量的影响。为验证有效性，选取成都终端区域的ADS-B数据，基于不同的机器学习算法进行实验研究。（剩余4499字）

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