基于自组织神经网络的空中交通复杂度参数优化及预测

首先介绍了国内外关于空中交通复杂度的定义及研究现状。然后在现有的空中交通复杂度模型中挑选空中交通复杂度参数,再利用自组织神经网络,分析所选取的空中交通复杂度参数之间的关系,达到将高维空中交通复杂度参数进行降维分析的目的。然后对于优化了的空中交通复杂度参数使用RBF神经网络进行预测,比较预测结果,得到最优的空中交通复杂度参数。