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- 基于深度学习的航空器场面轨迹预测
- 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
- 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。
- 基于深度学习的航空器场面轨迹预测
- 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
- 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。
- 基于时间序列的民用运输航空器碳排放预测研究
- 作者： 向小军 杨志晗 赵赶超 来源： 现代计算机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列 LSTM ARIMA WOA 碳排放
- 描述： 随着中国民航业的高速发展，运输航空器的碳排放问题逐渐引起关注。采用时间序列的方法建立了传统的差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型以及优化的长短期记忆网络（LSTM）模型，对航空器碳排放量、碳排放强度以及吨公里碳排放量进行了预测，通过鲸鱼优化算法（WOA）对LSTM中的学习率和隐藏节点数进行优化，避免了人为选择参数的主观性和盲目性，有利于提高模型预测的准确性。通过对比两种模型的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）,ARIMA模型在航空器碳排放预测中有较好表现，WOA-LSTM模型在碳排放强度、吨公里碳排放的预测中有较好表现。