40、机场地面模拟与情感分析模型研究

机场地面模拟与情感分析模型研究

1. 机场地面模拟方法

在机场地面模拟方面，提出了动态逻辑距离策略和冗余点去除策略。该方法能有效将机场地面运行规则融入规划算法，从而快速准确地规划模拟路径。结合预排序模拟算法，实现了机场地面模拟，并在浦东机场模拟中得到验证。

以下是冗余去除的性能对比表：
| 场景 | 计算点数量（处理前/处理后） | 时间（处理前/处理后，单位：S） |
| ---- | ---- | ---- |
| 场景 1 | 1254/254 | 0.18/0.01 |
| 场景 2 | 1254/305 | 0.43/0.04 |
| 场景 3 | 1254/331 | 0.49/0.05 |
| 场景 4 | 1254/350 | 0.78/0.06 |

从这个表格可以看出，冗余点去除策略在减少计算点数量和缩短计算时间方面都有显著效果，能够提高机场地面模拟的效率。

2. 情感分析模型背景

情感分析是自然语言处理领域的重要分支，意见情感分析是当前研究热点。随着人工智能发展，从大量文本信息中有效提取重要情感信息并分析观点情感倾向颇具挑战。现有的方法大多使用浅层情感因素，忽略了更深层次的文本语义信息，无法探索词语之间的语义联系。

为弥补这一不足，提出了基于注意力机制的三通道特征混合情感分析模型 Tri - BiGRU - Atten。该模型结合不同语义特征混合建模，能够挖掘上下文中更深层次的情感信息，与传统注意力机制、LSTM、Bi - LSTM 等模型相比，情感分类效果更优。

3. 相关深度学习技术

深度学