10.16208/j.issn1000-7024.2022.04.031
基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测
采集空管大数据,根据空管大数据的特点,对数据进行数据融合,利用改进的聚类算法处理航迹数据,对得到的各类航迹数据分别构建模型,提高模型的预测精度.分别构建Stack LSTM和基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型,以真实雷达数据为例进行仿真实验,对仿真结果进行对比,其结果表明,基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型可以将预测的均方根误差控制在400 s内,验证了预测模型可以实现航空器轨迹的精确预测.
空管大数据、智能交通、航迹聚类、长短期记忆网络、航迹预测、时间序列、深度学习
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TP311.13(计算技术、计算机技术)
四川大学专职博士后研发基金项目;四川省科技计划基金项目
2022-04-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1127-1133