基于K-means++时间聚类的飞行航迹预测

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中文摘要：针对传统航迹聚类预测算法对时间数据预测不准确的问题,本文提出了一种基于K-means++时间聚类的航迹预测算法.该算法使用ADS-B数据作为数据源,通过K-means++算法对时间数据进行聚类,使用修正欧式距离算法进行航迹相似度的计算,分别根据直线阶段和转弯阶段的特征分配不同的聚类方法得出聚类航迹,最后对聚类航迹进行当前位置修正得到预测航迹.通过实际航迹数据进行算例试验,结果显示该预测算法具有较高的准确性.

外文标题：Flight Path Prediction Based on K-means++ Time Clustering

作者：

郭宪超、李廷元

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作者单位：

中国民用航空飞行学院计算机学院,广汉 618307

关键词：

聚类算法 K-means++ 航迹预测

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.03.011