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本发明公开一种基于深度混合密度网络的航空器轨迹生成方法,首先,读取航空器轨迹数据,并对数据进行质量分析及预处理;然后,构建深度混合密度网络模型,所述模型的结构从上到下为输入层、双向长短期记忆网络层、混合密度模型网络层、输出层;并对网络模型进行超参数以及权重参数设置及优化;最后,通过深度混合密度神经网络对大量的航空器轨迹进行建模,获取航空器轨迹的统计特性,采用轮赌盘采样方法对航空器轨迹数据进行采样生成轨迹。本发明能得出航空器轨迹的时空特性和运行规律,构建航空器轨迹生成模型,实现轨迹仿真模拟以及轨迹
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112327903 B
(45)授权公告日 2021.09.17
(21)申请号 202010964845.8 (56)对比文件
(22)申请日 2020.09.15
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