西南功能空域块两日交通轨迹分段与可预测性聚类数据集

数据集概述

该数据集包含西南（SW）功能空域块（FAB）两日的航班轨迹信息，轨迹被分解为含三维偏差和全局可预测性不符合指标的分段数据，通过聚类算法得到8类聚类结果，提供解释变量与响应变量的详细属性。

文件详解

• 文件名称: clusters8.csv
• 文件格式: CSV (.csv)
• 字段映射: 包含实例编号、航班ID、各关键点（A/B/C）的日期/时间/飞行高度/地点ID、延误时间、计划状态、聚类分配等属性，涵盖解释变量（如分段类型、2D偏差、归一化阈值等）和响应变量。

适用场景

• 空中交通管理研究: 分析航班轨迹可预测性与偏差模式，优化空域流量管理
• 聚类算法应用: 验证密度聚类与K均值算法在轨迹数据分类中的效果
• 航班延误分析: 探究轨迹分段特征与目的地延误范围的关联
• 空域运行优化: 基于聚类结果识别典型轨迹模式，提升空域运行效率