基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测

【类型】期刊

【作者】刘龙庚 翟俐民 韩云祥  

【刊名】计算机工程与设计

【关键词】 长短期记忆网络,时间序列,空管大数据,航迹聚类,深度学习,智能交通,航迹预测

【摘要】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400s内,验证了预测模型可以实现航空器轨迹的精确预测。

【年份】2022

【作者单位】中国软件评测中心;四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室;

【期号】04

【页码】1127-1133