【摘 要】
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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，提出一种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，根据航空器的位置、航向和速度判断冲突；之后，对飞行冲突网络拓扑指标演化时间序列进行分析，得到与预测时刻在时间相关和距离相关的样本，组成最优样本集；最后,采用在线模糊最小二
【基金项目】
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国家自然科学基金（71801221）；
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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，提出一种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，根据航空器的位置、航向和速度判断冲突；之后，对飞行冲突网络拓扑指标演化时间序列进行分析，得到与预测时刻在时间相关和距离相关的样本，组成最优样本集；最后,采用在线模糊最小二乘支持向量机训练得到预测模型，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、准确地对空中态势进行预测，为管制员掌握空中交通的发展情况提供参考，辅助进行冲突的预先调配。
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