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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑KAN的高超声速飞行器轨迹预测方法。其中，该方法包括：构建高超声速飞行器的初始轨迹数据集；对初始轨迹数据集进行归一化处理，得到目标轨迹数据集；将目标轨迹数据集输入至预构建的LSTM‑KAN模型中，得到目标预测轨迹，其中，LSTM‑KAN模型包含LSTM层和KAN层，LSTM层用于学习目标轨迹数据集的隐藏特征，KAN层用于将LSTM层的输出表示为可观测的目标预测轨迹。本发明解决了现有的技术中通过传统的LSTM网络对高超声速飞行器的轨迹进行预测，在预测过程中预测的是极短时间的轨迹数据且多层感知机模型参数较多，导致轨迹预测精度低的技术问题。
主权项：1.一种基于LSTM-KAN的高超声速飞行器轨迹预测方法，其特征在于，包括：构建高超声速飞行器的初始轨迹数据集；对初始轨迹数据集进行归一化处理，得到目标轨迹数据集；将目标轨迹数据集输入至预构建的LSTM-KAN模型中，得到目标预测轨迹，其中，LSTM-KAN模型包含LSTM层和KAN层，LSTM层用于学习目标轨迹数据集的隐藏特征，KAN层用于将LSTM层的输出表示为可观测的目标预测轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于LSTM-KAN的高超声速飞行器轨迹预测方法
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