[发明专利]一种基于线段聚类的多维度高精度航迹智能预测方法在审
| 申请号： | 202010523201.5 | 申请日： | 2020-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN111858565A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 胡庆雷;杨懿琳;郑建英;郭雷 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/2458;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01C21/20 |
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| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于线段聚类的多维度高精度航迹智能预测方法，将连续的航迹数据离散化，经过突变的经度数据处理、数据清洗和归一化处理后，使用Douglas‑Peucker算法对航迹数据进行压缩，使用DBSCAN聚类算法对航迹进行聚类，根据多维度因素下不同的突发情况，选取与突发情况对应的航迹簇，通过航迹预测神经网络模型进行航迹预测，完成多维度高精度航迹预测任务。本发明将原始航迹数据压缩，在保留航迹特征的情况下极大减轻了计算压力，缩短了运算时间，提高了运算效率；采用卷积加LSTM神经网络模型，使用卷积进行特征提取，有利于提高LSTM神经网络模型对航迹预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 线段 多维 高精度 航迹 智能 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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