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题名麻雀算法改进BP神经网络的4D航迹预测
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作者
李华
张强
斯永坤
颜飞
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机构
中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
民用航空华东地区空中交通管理局
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第31期13635-13641,共7页
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基金
中央高校基本业务费(ZHMH2022-007)
四川省科技计划(2022YFG0353)。
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文摘
提出基于麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)优化BP(back propagation)神经网络的改进算法(SSA-BP)进行4D航迹预测,在一定程度上改进了单靠神经网络预测航迹的精度。首先利用麻雀算法计算寻找全局最优解,提高初始解质量,增强算法的全局搜索能力。其次,将最优解作为BP神经网络输入层,进行权值和阈值更新,优化了BP网络神经的自学习和自适应能力。通过ADS-B(automatic dependent surveillance-broadcast)数据插值后形成航空器4D航迹并作为麻雀算法输入变量进行SSA-BP模型的4D航迹预测。最后将SSA-BP算法模型、单纯BP网络模型的预测结果与航空器真实航迹进行比较。实验得出,在规定时间序列内,SSA-BP算法模型的经度、纬度和高度的三种误差比单纯BP神经网络模型更小,能够实现高精度的4D航迹预测。
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关键词
麻雀搜索算法
BP神经网络
四维航迹预测广播式自动相关监视
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Keywords
sparrow search algorithm
BP neural network
4D trajectory prediction ADS-B
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分类号
V355
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于B样条拟合的静态航迹预测
被引量：1
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作者
刘超越
郑祺
常锦才
李印凤
李佳芯
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机构
华北理工大学理学院
河北省数据科学与应用重点实验室
华北理工大学建筑工程学院
空中交通管理系统与技术国家重点实验室
中国民用航空华北地区空中交通管理局运行管理中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S01期353-359,共7页
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基金
民航华北空管局科技项目(202002)
民航安全能力建设资金项目(202072)。
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文摘
四维航迹(4DT)是基于航迹运行(TBO)的实现基础,是民航领域实现各项应用的关键技术,而目前提出的四维航迹预测算法在实际应用中存在较大预测误差,主要来源于航迹拟合和航距计算,为此,提出基于B样条拟合的静态航迹预测算法。首先,计算雷达数据的曲率值并保留极大值对应的航迹点,利用动态时间规整(DTW)算法提取标称航迹;然后用B样条逼近算法进行标称航迹的拟合,得到曲线的分段表示;最后融合航空器的飞行计划高精度计算飞行航距,研究航空器在过点时间预测方面的应用。以国内某航班历史飞行的雷达数据为例对比航空器过航路点的预测时间与实际时间,相比于传统的大圆航线预测方法,所提预测方法的预测精度有明显提高,可以将预测误差控制在1 min内。
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关键词
基于航迹运行
四维航迹预测
B样条拟合
动态时间规整
曲率
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Keywords
Track Based Operation(TBO)
four dimensional track prediction
B-spline fitting
Dynamic Time Warping(DTW)
curvature
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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