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基于ConvLSTM的飞机尾流时空预测
文献摘要：
飞机尾流预测在动态尾流间隔系统中十分重要.通过结合激光雷达技术,提出了一种基于卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)的飞机尾流预测模型,以预测激光雷达(LIDAR)的下一个扫描面.实验团队前期在深圳宝安机场使用激光雷达探测对尾流数据进行采集并进行预处理.然后,构建了ConvLSTM神经网络模型以对尾涡径向速度场进行外推预测.通过采集的数据对所建立模型进行训练、验证、测试.实验结果表明:模型能够有效对尾流进行时空预测,测试的RMSE值为3.30,证明了ConvLSTM在预测飞机尾流耗散演化的潜在用途.
文献关键词：
动态尾流间隔;尾涡预测;卷积长短期记忆网络;激光雷达
中图分类号：
作者姓名：
潘卫军;冷元飞;蒋倩兰
作者机构：
中国民用航空飞行学院,四川 广汉618000
文献出处：
引用格式：
[1]潘卫军;冷元飞;蒋倩兰-.基于ConvLSTM的飞机尾流时空预测)[J].航空计算技术,2022(04):1-4
A类：
尾涡预测
B类：
ConvLSTM,机尾,流时,时空预测,动态尾流间隔,激光雷达技术,卷积长短期记忆网络,LIDAR,宝安,激光雷达探测,流数据,径向速度,速度场,外推,建立模型,流进,RMSE,耗散
AB值：
0.246461
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