面向航路燃油预测的航迹聚类

摘要

现有基于机器学习方法建立的燃油预测模型大多是预测单架飞机飞行的燃油消耗,对于多机型的燃油消耗预测的研究较少。提出面向航路燃油预测的航迹聚类方法。基于BADA(Base of Aircraft Data)数据库,应用模糊聚类方法对机型进行聚类,并根据机型聚类结果对航迹进行分类。对DBSCAN算法进行改进,在邻域计算中同时考虑时间、空间与速度约束,对简化后的航迹进行聚类并计算燃油消耗,与原始计算结果进行对比验证。结果显示,两者偏差为0.38%,证明了聚类方法的有效性。