基于小波重构-Autoformer的无人机融合空域饱和流量预测

为实现融合空域无人机的饱和流量预测,提出了一种基于小波重构-Autoformer(WR-Autoformer)的无人机饱和流量预测方法。首先使用小波变换分解交通流量数据,以减弱噪声的影响,凸显数据特征;然后利用Autoformer模型的深度分解机制与自相关机制进行基础预测;考虑影响饱和流量的关键因素引入了三个无人机流量校正系数;最后结合无人机饱和流量计算方法输出无人机融合空域的饱和流量预测。经过验证,WR-Autoformer模型在48 h和96 h的预测中,平均绝对误差和均方误差都有13%~48%的降低,预测的饱和流量相比现状提高了36%~38%。实验结果证明所提模型可以实现准确预测与无人机融合空域饱和流量的提升,同时无人机纵向间隔满足了A类航空器的安全要求。