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空中交通管制 (ATC) 对人类健康很重要，因为飞行事故经常发生在空中，并导致死亡。空中交通可以通过预测航空系统的参数来控制或避免。本文提出了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 方法来预测和控制空中交通。所提出的机器学习和人工智能方法是根据空中交通数据集预测空中交通。空中交通可以通过不同的统计方法进行预测，例如逻辑回归 (LR)、决策树 (DT) 和朴素贝叶斯。由于基于准确性和时间的空中交通预测，这些算法的性能较差。这些算法在预测方面存在巨大差异，例如准确度水平和速度。为了解决上述问题，将空中交通数据输入到预先训练的模型中以预测空中交通。与其他统计算法相比，所提出的机器学习和人工智能方法具有高精度预测。与传统方法相比，机器学习和人工智能方法的准确率高达约 96%。
使用机器学习和...进行空中交通管制
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