基于多尺度时空信息的空中交通流智能预测技术

为解决空中交通流预测中的时空复杂性问题,提出了一种基于多尺度时空视角的空中交通流智能预测方法。针对空中交通网络中的非规则空间关系和超长时间序列中的周期性和趋势性特征进行了建模,通过构建图卷积层和堆叠的扩张因果卷积层,捕捉空中交通流的多维关联性,并提供对未来时刻交通流的精准预测。试验结果表明,该方法在多个航空网络数据集上的预测精度高于传统方法,具有实际应用价值,可为空中交通管理管系统智能决策提供参考。