基于混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的4D航跡預(yù)測

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摘 要：近年來民航業(yè)飛速發(fā)展，機(jī)場數(shù)量、航線的不斷增加與有限的空域資源成為主要矛盾，給空中交通管制系統(tǒng)帶來了挑戰(zhàn)，因此對飛機(jī)軌跡進(jìn)行分析和預(yù)測以改善當(dāng)前空域限制等問題是國內(nèi)外當(dāng)前關(guān)注的技術(shù)和難點(diǎn)。本文基于混合深度CNN GRU模型來實(shí)現(xiàn)4D航跡預(yù)測，使用ADS B歷史航跡數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)訓(xùn)練，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取空間特征，GRU深度模型提取時間特征。（剩余4125字）