基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测

作     者：刘龙庚 翟俐民 韩云祥 LIU Long-geng;ZHAI Li-min;HAN Yun-xiang

作者机构：中国软件评测中心北京100089 四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都610041 

基　　金：四川大学专职博士后研发基金项目(2021SCU12048) 四川省科技计划基金项目(2022YFG0180) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2022年第43卷第4期

页      码：1127-1133页

摘      要：采集空管大数据,根据空管大数据的特点,对数据进行数据融合,利用改进的聚类算法处理航迹数据,对得到的各类航迹数据分别构建模型,提高模型的预测精度。分别构建Stack LSTM和基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型,以真实雷达数据为例进行仿真实验,对仿真结果进行对比,其结果表明,基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型可以将预测的均方根误差控制在400 s内,验证了预测模型可以实现航空器轨迹的精确预测。

主 题 词：空管大数据 智能交通 航迹聚类 长短期记忆网络 航迹预测 时间序列 深度学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2022.04.031

馆 藏 号：203110461...