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申请/专利权人：石家庄铁道大学
摘要：本发明公开了一种基于改进Bi‑LSTM的弹道落点预测方法，涉及弹道落点预测领域。所述方法包括如下步骤：建立非线性六自由度弹丸外弹道模型；利用Runge‑Kutta法解算非线性六自由度弹道方程组，并得到外弹道数据集；建立一个考虑海拔对弹丸落点影响的非线性数学模型；设计改进的Bi‑LSTM深度学习预测模型；利用外弹道数据集训练改进后的Bi‑LSTM深度学习模型。所述方法能以较高的精度和速度预测弹丸落点，可广泛的应用于弹道落点预测中。
主权项：1.一种基于改进Bi-LSTM的弹道落点预测方法，其特征在于包括如下步骤：建立非线性六自由度弹丸外弹道模型；利用四阶Runge-Kutta法解算非线性六自由度弹道方程组，并将解算后所得到的数据形成外弹道数据集；建立一个考虑海拔对弹丸落点影响的非线性数学模型；在Bi-LSTM网络中引入Mish激活函数，并在网络后添加自注意力层，设计一种改进的Bi-LSTM深度学习预测模型；利用外弹道数据集中的数据训练改进后的预测模型，完成弹丸落点的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石家庄铁道大学 基于改进Bi-LSTM的弹道落点预测方法
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