基于强化学习方法的航班滑出时间预测研究

航班的滑出时间是描述机场场面运行状态和周转效率的关键指标,其不确定性会降低航班到达目的机场的可预见性,进而带来航空资源的低效利用和燃油耗费问题。研究了一种基于强化学习的航班滑出时间预测模型。从交通状态和时序特性方面分析并提取影响滑出时间的主要特征集;利用马尔科夫决策过程建模滑出时间预测问题,并通过强化学习算法进行模型训练和测试。在真实机场场面运行数据中进行的实验表明,所提出方法不仅能够准确预测单个航班的滑出时间,还能够捕捉机场场面整体的滑行态势的变化情况,为智慧机场的建设提供新思路。