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基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估
作者姓名:张魏宁  胡明华  杜婧涵  尹嘉男
作者单位:南京航空航天大学,民航学院,南京 211106
基金项目:国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(71731001, 61773203);江苏省研究生科研与实践创新计划项目/Postgraduate Research & Practice Innovation Program of Jiangsu Province(KYCX19_0197).
摘    要:扇区复杂度作为管制员工作负荷和动态空域配置的重要参考依据,需要事先准确地对其 进行评估。本文针对有监督复杂度数据集存在的小样本问题,提出基于条件生成对抗网络的扇 区复杂度评估框架。首先,构建交通流量、航空器性能和潜在冲突这3类复杂度指标,并结合主观 复杂度等级得到标定样本;其次,利用条件生成对抗网络设计有标记样本生成算法,获得增广数 据集;最后,分别采用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法建立复杂度评估模型。以中南区域 扇区为例,从定性和定量的视角验证生成样本的有效性,并在多种训练集配置下对比各模型评估 结果。研究结果表明:条件生成对抗网络在200次迭代后逐步收敛至稳定;生成样本与真实样本 的绝大多数指标在均值上的相对误差小于5%,在标准差上的相对误差大于5%;在多分类评价指 标下,增广数据集对3种模型整体评估精度分别提升11.77%、11.04%和8.34%。本文提出的评估 框架可以在有限数据条件下提高样本多样性,是解决扇区复杂度评估问题的一种有效方法。

关 键 词:航空运输  扇区复杂度评估  条件生成对抗网络  复杂度指标  增广数据集  样本多样性  
收稿时间:2020-08-12
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