一种基于Mamba-GCN的区域级航空流量预测方法

本申请提供一种基于Mamba‑GCN的区域级航空流量预测方法，属于空中交通流量预测技术领域，所述方法：构建Mamba‑GNC协同网络模型；采集目标空域的历史航迹数据，将目标空域划分为空间网格，统计各空间网格的飞机数量，并对每个飞机的时间特征和空间特征进行编码构建时空张量；基于空间网格的8邻域拓扑构建动态邻接矩阵和动态权重图；将时空张量和动态权重图输入Mamba‑GCN协同网络模型进行训练，优化模型参数；将实时获取的目标空域的航空轨迹数据预处理后，输入训练好的Mamba‑GCN协同网络模型，得到航空流量预测结果。本发明能够捕捉航空流量在时间维度上的长时依赖以及空间维度上的网格关联，预测效率高。