一种融合时序自编码器与多层次K-Means的终端区航迹聚类方法

本发明公开了一种融合时序自编码器与多层次K‑Means的终端区航迹聚类方法，包括：获取目标机场终端区的ADS‑B航迹数据，进行预处理，得到预处理后的航迹数据集；构建基于Transformer编码器网络与卷积神经网络的时序自编码器模型，用于对航迹数据进行多维特征的编码压缩；使用预处理后的航迹数据集对时序自编码器模型进行优化训练；融合训练好的时序自编码器模型与K‑Means聚类方法，构建多层次航迹聚类方法模型；使用多层次航迹聚类方法模型输出聚类结果，完成融合时序自编码器与多层次K‑Means的终端区航迹聚类。本发明能够有效实现高维航迹数据的低维映射功能，准确提取航迹特征信息，提高航迹聚类结果的准确率。