公开(公告)号：CN117349594A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311236417.3

申请日：2023-09-22

申请人： 中国航空研究院

发明人： 王经纬 ,  谭健美 ,  丁志强 ,  陆畅 ,  林鹏 ,  刘波

IPC分类号： G06F18/10 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

摘要： 本发明属于人工智能时序预测技术领域，涉及一种基于意图的飞机轨迹预测方法。为测试本发明提出的意图稀疏自注意力时空Transformer模型效果，实验主要通过与三个现有方法以及一个本方法的无GRU意图识别版本效果进行对比。本发明使用的飞行状态参数为16维参数(北向位置x，东向位置y、高度z和速度v等)和1维飞行状态标签(标注正常、异常状态值)组成，同时，使用均方误差RMSE评估所有方法的表现。对于飞行状态参数预测选用均方误差来衡量模型预测值与真实值的误差，量化模型性能表现。IPSTT的轨迹预测相比循环神经网络(LSTM和RNN)和Transformer均有所提升，且预训练GRU带来的预测轨迹基线加速了模型收敛速度，增加了模型的稳定性。