arXiv cs.MA· Kyungmin Kim, Seokbin Yoon, Keumjin Lee·· 6 天前AI 评分13
概率式多智能体飞机着陆时间预测框架
Probabilistic Multi-Agent Aircraft Landing Time Prediction
AI 导读
研究者提出一种概率式多智能体飞机着陆时间预测框架，将多架飞机的着陆时间输出为分布而非单点估计，以刻画轨迹与流量的不确定性。该框架在韩国仁川国际机场终端空域采集的空管监视数据集上评估，预测精度高于基线，并能量化结果的不确定性。模型还通过注意力分数揭示空管干预的潜在模式，提升可解释性。
正文 · AI 翻译
摘要：准确可靠的飞机着陆时间预测对于空中交通管理中的有效资源分配至关重要。然而，飞机轨迹和交通流固有的不确定性对着陆时间预测的准确性和可信度都构成了重大挑战。因此，预测模型不仅应提供飞机着陆时间的点估计，还应提供与这些预测相关的不确定性。此外，飞机轨迹经常通过雷达引导等空中交通管制干预受到附近飞机的影响。因此，着陆时间预测模型必须考虑空域中的多智能体交互。在这项工作中，我们提出了一个概率性多智能体飞机着陆时间预测框架，该框架以分布的形式提供多架飞机的着陆时间。我们使用从韩国仁川国际机场终端空域收集的空中交通监视数据集对所提出的框架进行了评估。结果表明，所提出的模型比基线模型具有更高的预测精度，并量化了其预测结果的相关不确定性。此外，该模型通过其注意力分数揭示了空中交通管制中的潜在模式，从而增强了可解释性。
| 评论： | 修订版；在修正数据泄露问题后重新进行了实验 |
| 主题： | 多智能体系统（cs.MA）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2512.08281 [cs.MA] |
| （或使用 arXiv:2512.08281v3 [cs.MA] 引用此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.08281 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Seokbin Yoon [查看电子邮件]
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2025年12月9日星期二 06:27:26 UTC（4,170 KB）
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2026年9月1日星期二 00:23:06 UTC（4,170 KB）
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2026年10月8日星期四 18:31:19 UTC（3,264 KB）
来源：arXiv cs.MA · arxiv.org