[发明专利]一种基于深度学习的重着陆预测方法在审

专利信息
申请号: 201911255415.2 申请日: 2019-12-10
公开(公告)号: CN111008669A 公开(公告)日: 2020-04-14
发明(设计)人: 诸彤宇;陆禹成;佟治威 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 安丽;杨学明
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的重着陆预测方法,用于解决根据飞机飞行阶段的参数预测飞机是否会发生重着陆危险的问题。该方法主要包含基于深度学习的自回归着陆模型的构建方法,以及使用自回归着陆模型进行重着陆检测的方法两个部分:(1)自回归着陆模型:是利用大量的正常着陆航班的样本数据,基于深度学习模型,训练出的一种用于捕捉飞机着陆状态转换模式的模型。(2)计算方法:以飞行过程数据,如采自QAR(Quick Access Recorder,快速存取记录器)的数据做为输入,利用时间序列符号化表示和着陆状态字典,将飞机着陆多元时间序列转换成符号化表示序列。利用预训练的自回归着陆模型拟合待预测的航班的符号化表示序列,给出重着陆危险发生概率的预测结果。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 着陆 预测 方法
【主权项】:
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