本文主要研究内容
作者李楠,强懿耕,焦庆宇,李佳翌,高峥（2019）在《一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测》一文中研究指出：为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。
Abstract
wei le huan jie zhong duan ou kong yu yong du he jiang di hang kong qi yun hang feng xian ,di chu yi chong ji yu fan xiang shen jing wang lao (BP)de hang kong qi fei hang gui ji yu ce mo xing 。shou xian ,dui hang kong qi li shi shu ju jin hang shai shua he jiang zao chu li ,de dao ji zhun gui ji ;ji ci ,jian li ji yu Hausdorffju li de gui ji xiang shi xing ju zhen ,cai yong mo hu C-jun zhi ju lei (FCM)dui suo you gui ji jin hang zi dong fen lei ;zui hou ,zeng ge kao lv fei hang gui ji de san wei wei zhi 、su du he hang xiang te zheng ,li yong BPshen jing wang lao dui gui ji te zheng jin hang xun lian xue xi ,jian li fei hang gui ji yu ce mo xing ,yong yu dui wei lai shi ke de duan ji fei hang gui ji duo wei te zheng jin hang yu ce 。shi yan jie guo biao ming :gai wang lao mo xing yu ce wu cha xiao 、yu ce xiao guo hao ,ke yi geng jia zhun que de jin hang hang kong qi de fei hang gui ji yu ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自科学技术与工程的李楠,强懿耕,焦庆宇,李佳翌,高峥，发表于刊物科学技术与工程2019年21期论文，是一篇关于航空运输论文,飞行轨迹论文,神经网络论文,预测论文,科学技术与工程2019年21期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自科学技术与工程2019年21期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：航空运输论文; 飞行轨迹论文; 神经网络论文; 预测论文; 科学技术与工程2019年21期论文;