文件名称：Flight-Trajectory-Prediction
文件大小：7.33MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 00:50:18
Python
本文研究并实现了半惰性数据挖掘范式，以预测飞行中的飞机轨迹。 将聚类算法应用于历史雷达轨迹数据，以抽象给定源机场和目的机场的一组典型轨迹。 现在使用基于意图的模型来分析作为历史数据子集的典型轨迹，该模型包括动态变化的天气条件。 输入的飞行计划会受到给定的天气条件的影响，并且通过建议从基于意图的模型的输出中获得的当前航线的替代路线或偏离来解决任何冲突。 安装以下软件包： （i）MongoDB（ii）python 3.0（iii）python库-a）numpy b）scipy c）pandas d）matplotlib e）networkx f）pymongo 输入查询： （i）出发机场，到达机场，时间范围[例如：SFO，LAX，时间]（ii）input.csv =>输入轨迹的飞行计划（iii）airsigmet.csv =>天气信息 跑步 ： （i）从db获取所有历史雷达轨迹： pyt
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Flight-Trajectory-Prediction-master
----Group10_FinalReport.pdf(3.46MB)
----README.md(2KB)
----Project_Presentation Slides.pdf(4.19MB)
----Project Source Code()
--------clustering.py(6KB)
--------get_all_trajectories.py(1KB)
--------airsigmetarea_load.py(817B)
--------get_typical_trajectories.py(2KB)
--------query_mongo.py(2KB)
--------sampling.py(8KB)