Resumen

La prediccin tradicional de trayectorias 4D basada en modelos de rendimiento de aeronaves y procedimientos de vuelo no tiene en cuenta las reglas de traspaso de control. Mientras tanto, los mtodos basados en la minera de datos histricos no pueden acoplarse con precisin a las condiciones en tiempo real, como la meteorologa, y tambin causan problemas de eficiencia computacional. Este proyecto recopil una gran cantidad de datos histricos para formar una base de datos de experiencia de control y min la base de datos histrica para obtener experiencia de control e intencin de vuelo. Sobre la base del modelo tradicional de rendimiento de la aeronave, este trabajo propone el modo de maniobra de la aeronave utilizando la estrategia e introduce la informacin del viento a gran altitud a partir de la informacin meteorolgica en el modelo 4D de la aeronave para optimizar el modelo de clculo de la trayectoria 4D de la aeronave. Al comparar el tiempo de previsin de vuelo con el tiempo de travesa real, se comprueba que el error medio del tiempo de travesa de previsin 4D mejorado es inferior al 5% del tiempo de vuelo, lo que es obviamente mejor que antes de la optimizacin. Se demuestra que el mtodo optimizado basado en los datos histricos de la pista es eficaz y fiable, y la precisin de la prediccin de la pista 4D se mejora en gran medida.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Predicción de trayectorias; Modelos de rendimiento de aeronaves; Reglas de traspaso de control; Minería de datos históricos; Condiciones en tiempo real; Información meteorológica.
• Keywords:Trajectory prediction; Aircraft performance models; Control handover rules; Historical data mining; Real-time conditions; Weather information.