基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机的飞行冲突网络态势预测

来源：计算机应用杂志2023年第11期北京时间：

作者：温祥西, 彭娅婷, 毕可心, 衡宇铭, 吴明功

单位：1.空军工程大学 空管领航学院, 西安 710051；2.国家空管防相撞技术重点实验室, 西安 710051；3.中国人民解放军95703部队, 云南 陆良 655600

摘要：针对空中交通系统运行周期性和时变性的特点，结合复杂网络理论和模糊最小二乘支持向量机（LSSVM），提出一种基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机（OTSOF-LSSVM）的飞行冲突网络态势预测方法。首先，基于三维的速度障碍法构建飞行冲突网络模型，并根据航空器的位置、航向和速度判断冲突；其次，分析飞行冲突网络拓扑指标的演化时间序列，得到与预测时刻在时间和距离上相关的样本组成最优样本集；最后，采用在线模糊LSSVM训练得到预测模型，并在模型更新过程中通过分块矩阵思想简化更新过程，提高算法效率。实验结果表明，所提方法能够快速、准确地预测空中态势，为管制员掌握空中交通的发展情况提供参考，并辅助进行冲突的预先调配。

关键词：飞行冲突,复杂网络,最小二乘支持向量机,态势预测

基金资助：国家自然科学基金资助项目(71801221)