基于混合卷积神经网络的4D航迹预测

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摘 要：近年来民航业飞速发展，机场数量、航线的不断增加与有限的空域资源成为主要矛盾，给空中交通管制系统带来了挑战，因此对飞机轨迹进行分析和预测以改善当前空域限制等问题是国内外当前关注的技术和难点。本文基于混合深度CNN GRU模型来实现4D航迹预测，使用ADS B历史航迹数据作为试验训练，利用卷积神经网络（CNN）提取空间特征，GRU深度模型提取时间特征。（剩余4125字）

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