TY -的A2 -索贝尔,肯尼斯·m . AU -黄,金盟——丁、PY - 2022 DA - 2022/12/15尾戒缠住了TI -飞机轨迹预测基于贝叶斯优化时间卷积Network-Bidirectional封闭的复发性单元混合神经网络SP - 2086904六世- 2022 AB -高效和准确的飞行轨迹预测是促进智能的关键技术和翔实的空中交通管理和改善空中交通的运营能力和可预测性。解决问题从历史轨迹信息,提取隐藏信息的方法必须准确地选择相关的高维特征预测目标,克服时间序列的短期记忆。在此,我们提出一个新颖的轨迹预测模型基于dual-self-attentive (DSA)颞卷积网络(TCN)双向封闭的复发性单元(BiGRU)神经网络。在这个模型中,TCN提供高度稳定的培训、高并行性和灵活的感知域。TCN self-attentive机制的结构可以专注于最有助于输出的功能。TCN后,BiGRU网络结合self-attentive机制是我用于进一步双向之间的联系的特性和输出轨迹序列,以及贝叶斯算法用于优化模型的hyperparameters最佳性能。比较和验证基于电流(即著名的神经网络模型。、CNN、TCN格勒乌,及其变体)表明,基于贝叶斯hyperparameter DSA-TCN-BiGRU模型优化的最佳性能。因此,改进后的预测模型是适用的和有价值的,未来决定trajectory-based操作提供依据。SN - 1687 - 5966 UR - https://doi.org/10.1155/2022/2086904 - 10.1155 / 2022/2086904摩根富林明国际航空航天工程杂志PB - Hindawi KW - ER