典型文献
基于注意力机制与CNN?GRU模型的飞机航迹预测研究
文献摘要：
随着当前空中飞机数量的日益增加,有限的空域资源随之日趋紧张,针对现有航迹预测模型无法充分挖掘航迹数据中的关键价值信息的问题,提出了一种结合注意力机制与卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的飞机航迹预测模型.该模型以历史飞机航迹的经度、纬度、高度数据为基础,首先利用CNN模块从航迹数据中进行空间特征提取,然后将特征输入到GRU模块中进行时间特征的提取,最后利用注意力模块为特征的不同部分赋权,进一步提高模型的预测性能.实验结果表明,相较于CNN、GRU、CNN?GRU等模型,结合注意力机制的CNN?GRU模型在评价指标上有更好表现,能更精确地进行航迹预测.
文献关键词：
轨迹预测;注意力机制;卷积神经网络;门控循环单元
中图分类号：
作者姓名：
徐富元;蒋明;王志印;秦晋;郑子扬
作者机构：
中国航天科工集团8511研究所,江苏南京 210007;国网衡阳市供电公司,湖南衡阳 421001
文献出处：
引用格式：
[1]徐富元;蒋明;王志印;秦晋;郑子扬-.基于注意力机制与CNN?GRU模型的飞机航迹预测研究)[J].航天电子对抗,2022(06):25-30,59
A类：
B类：
注意力机制,GRU,航迹预测,预测研究,机数量,空域资源,之日,价值信息,门控循环单元,经度,纬度,行空,空间特征提取,时间特征,特征的提取,注意力模块,预测性能,轨迹预测
AB值：
0.271618
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