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基于深度学习的航空器场面轨迹预测
文献摘要：
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.
文献关键词：
深度学习;轨迹预测;长短期记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
李雪;何元清;胡耀
作者机构：
中国民用航空飞行学院计算机学院,广汉 618300
文献出处：
引用格式：
[1]李雪;何元清;胡耀-.基于深度学习的航空器场面轨迹预测)[J].现代计算机,2022(02):56-61
A类：
B类：
航空器,场面,轨迹预测,预测研究,安全高效,滑行,路由规划,风险预警,航班,班次,次序,重要节点,时间安排,循环神经网络,长期记忆,记忆性,历史数据,运动状态,长短期记忆网络,中期预测
AB值：
0.354822
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