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本发明公开了一种基于数据驱动和机器学习的无人机飞行工况预测方法,包括:采集无人机在飞行任务剖面下的飞行状态信息及飞行环境信息,并生成相应离线数据集;构建一种多重决策树结构,选取相应的根节点、中间节点、叶节点对现有飞行工况进行组合分类;构建NAR神经网络,初始化网络中各参数;根据离线数据集中的数据及当前‑未来时刻相应数据,训练所述NAR神经网络;进行飞行工况的在线预测。本发明的工况预测方法能够实现对无人机未来飞行工况的预测,从而为无人机能量管理策略的制定提供功率流分配依据,有利于提高无人机飞行的经
(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 112925344 B
(45)授权公告日 2022.01.04
(21)申请号 202110096886.4 审查员 刘艳丽
(22)申请日 2021.01.25
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