典型文献
基于长短期记忆神经网络的航迹预测研究
文献摘要：
随着世界民航业的发展,繁忙机场的终端区交通愈发拥挤,影响航班正常的起飞和降落,随之带来了许多空域拥挤导致的航班延误问题.对此,欧美等航空发达国家提出了基于航迹运行(trajectory-based operation,TBO)的运行模式,在此模式下可以实现大流量,小间隔,高密度的空域管理.TBO运行模式的核心是航迹预测规划,对航迹预测规划展开深入研究对于空管手段的更新发展很有必要.本文采用基于深度学习神经网络的四维航迹预测方法,通过对ADS-B数据的分析挖掘,实现对航迹的精准预测.结果表明:本文所建立的模型能够较准确地对航迹进行预测规划,可为未来航迹运行模式的发展提供有效帮助.
文献关键词：
TBO;四维航迹;航迹预测;ADS-B数据;LSTM神经网络
中图分类号：
作者姓名：
唐一鸣
作者机构：
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院,广汉 618300
文献出处：
引用格式：
[1]唐一鸣-.基于长短期记忆神经网络的航迹预测研究)[J].现代计算机,2022(09):1-7,28
A类：
B类：
长短期记忆神经网络,航迹预测,预测研究,民航业,繁忙机场,终端区,拥挤,起飞,降落,航班延误,trajectory,operation,TBO,运行模式,大流量,小间隔,空域管理,空管,更新发展,深度学习神经网络,四维航迹,ADS,精准预测
AB值：
0.337591
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