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根据【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】搜索到相关结果 100 条
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基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测
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作者:
刘龙庚
翟俐民
韩云祥
来源:
计算机工程与设计
年份:
2022
文献类型 :
期刊
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
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描述:
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。
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基于深度学习的航空器场面轨迹预测
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作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
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描述:
轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理,设定网络模型参数,构建轨迹预测模型,提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化,改进长短期记忆网络的隐藏层结构,实现对航空器场面轨迹的中期预测。
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基于深度学习的航空器场面轨迹预测
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作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
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描述:
轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理,设定网络模型参数,构建轨迹预测模型,提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化,改进长短期记忆网络的隐藏层结构,实现对航空器场面轨迹的中期预测。
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某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究
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作者:
吴祯涛
李学仁
杜军
来源:
信号处理
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
互信息
长短期记忆网络
飞参数据
深度学习
燃油消耗
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描述:
某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究
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一种基于雷达数据融合的航班4D航迹预测方法
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作者:
韩剑峰
来源:
软件工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
雷达数据融合
航迹预测
空管自动化
空管流量
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描述:
4D航迹预测是空管自动化系统及流量管理系统的一项核心技术,能够提高空域的利用率和安全性。本文提出了一种4D航迹预测方法,结合多数据源雷达、气象、航班计划、航空器性能等数据,利用飞行经验样本推测各时间点的航空器位置,从而得出航空器的飞行轨迹与时间的精准预测。通过在华东空管流量管理系统及空管自动化系统中的应用效果,说明该方法的实用性和有效性。
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基于卡尔曼滤波的航空器飞行航迹预测
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作者:
唐陈宇
唐建
曾孟佳
来源:
现代信息科技
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理
卡尔曼滤波
航迹预测
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描述:
航空器的轨迹预测是空中管理技术的基础,由于空中交通环境存在不确定性因素,航空器飞行轨迹的准确预测一直是业内关注的焦点。卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是一种能够过滤线性噪声并对当前状态进行预测的状态方程,具有占用内存小、速度快的优点,可应用于含有不确定信息的动态系统中。基于此,提出一种基于卡尔曼滤波的飞行航迹预测,不仅能够预测航空器的当前轨迹,解决不确定因素带来的影响,还能节省预测成本。
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面向交通监控的动态无人飞机路径多目标优化
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作者:
王亮
刘晓锋
刘少堂
耿杰
高婷婷
来源:
数学的实践与认识
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
路径优化
交通监控
智能交通
多目标进化算法
无人飞机
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描述:
考虑到无人飞机在交通监控中存在突发的监测目标,需要动态规划无人飞机的巡航路径.首先,引入时间轴的概念,将动态无人飞机路径规划问题分两阶段解决,第一阶段为初始优化,第二阶段为动态时刻点实时优化,进而转化为静态问题.接着,建立了无人飞机路径多目标优化模型,优化目标为无人飞机广义巡航距离最短、无人飞机的使用数量最少.然后,提出了动态无人飞机可行路径插入法,设计了基于帕累托最优的多目标优化算法.最后,进行了案例分析和算法敏感性分析,分析结果表明,提出的模型和算法是可行、有效的.
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民用航空器四维航迹预测技术综述
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作者:
朱海波
张军峰
刘杰
陈强
来源:
航空计算技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
混合估计
航空器性能
机器学习
综述
航迹预测
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描述:
民用航空器四维航迹预测是保障飞行安全、提升运行效率、缓解航班延误、倡导绿色飞行的有效支撑和重要保证。四维航迹预测的研究集中于如下领域:预测结构与流程、预测模型与方法、误差分析与精度提升,其中航迹预测模型与方法是核心,主要包括混合估计模型、质点运动模型与机器学习方法。最后,总结与提炼开展民用航空器四维航迹预测研究的思路和热点,并相应指出了未来的研究方向。
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基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测
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作者:
杨任农
张振兴
张滢
张欢
于茗
薛国红
来源:
西北大学学报(自然科学版)
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
时间序列
BP神经网络
飞机飞行性能模型
NARX神经网络
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描述:
针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点,分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量,提出了基于神经网络的数据建模方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接,建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络,并对训练好的网络进行验证和评估。实验结果表明,与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习率的改进BP神经网络相比,NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好,可以长期准确地预测飞行性能模型。
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基于NARX神经网络的飞机飞行性能模型预测
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作者:
杨任农
张振兴
张滢
张欢
于茗
薛国红
来源:
西北大学学报(自然科学版)
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
时间序列
BP神经网络
飞机飞行性能模型
NARX神经网络
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描述:
针对飞机飞行性能模型的非线性、动态性的特点,分析了影响飞行性能的关键要素。飞行员的操纵量,提出了基于神经网络的数据建模方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,加入了外部输入量的延迟和输出量的反馈连接,建立了NARX神经网络预测模型。该模型利用飞行模拟器采集的飞行数据训练网络,并对训练好的网络进行验证和评估。实验结果表明,与BP神经网络以及引入动量因子和自适应调整学习率的改进BP神经网络相比,NARX神经网络预测模型收敛速度和预测结果更好,可以长期准确地预测飞行性能模型。