基于大语言模型的飞行轨迹预测方法
Flight trajectory prediction method based on large language models
四川大学 计算机学院, 成都 610064
摘要
飞行轨迹预测是空中交通管理系统中的关键任务，深度学习方法已在该领域取得显著进展。然而，现有方法通常以“黑盒”方式处理数据，导致预测结果缺乏可解释性。大语言模型(large language models，LLMs)擅长文本理解和生成，具备强大的思考和推理能力，但其在飞行轨迹预测中的应用尚未得到充分探索。为此，提出一种将轨迹预测任务转化为语言建模的方法FTP-LLM，首次探索了大模型在该领域的潜力和可行性。具体而言，首先从飞行数据中提取时空特征，并结合领域相关的提示词模板，构建出一个指令微调数据集。为了增强模型的可解释性和透明性，提示词中融入了思维链(chain-of-thought，CoT)推理过程。在实验中，对多个大模型进行微调以探究其在轨迹预测任务中的表现，并进一步分析了其在少样本场景下的泛化能力。实验结果表明，相较于深度学习方法，大模型在轨迹预测任务中展现出一定的性能提升，其中LLaMA-3.1模型在整体预测精度上表现最优，单步和多步(4步和8步)预测的平均误差分别降低7.16%，10.71%和10.15%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62371325)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0120
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第11期
发布历史
[2025-07-18] 优先出版
引用本文
罗恺玮, 周激流. 基于大语言模型的飞行轨迹预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (11). (2025-07-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0120. (Luo Kaiwei, Zhou Jiliu. Flight trajectory prediction method based on large language models [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (11). (2025-07-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0120. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
