一种基于神经网络的兵棋位置预测方法

本发明公开了一种基于神经网络的兵棋位置预测方法，首先将兵棋回放数据集经过预处理、解析回放、特征提取后，得到神经网络训练所需输入特征，然后初始化训练所用的对手位置预测网络与环境，加载特征数据至对手位置预测网络中，不断降低预测位置与真实位置之间的交叉熵损失并记录，使用指数加权平均数方法来计算预测准确率，同时使用验证集对当前模型进行验证，得到最优模型参数，推理对手当前位置，完成兵棋位置预测。本发明的方法通过兵棋回放数据集的处理与CCNN‑GRU神经网络的训练和推理，使得位置预测模型能推理出历史可见，当前不可见对手的位置，并且支持敌我双方数量的增减，满足兵棋推演中未知对手数量的对抗场景，实用性与泛化性更强。