摘要
本发明提供了一种飞机轨迹的预测模型训练方法和预测方法,应用于人工智能技术领域和飞行器技术领域。该训练方法包括:获取多个轨迹序列样本,轨迹序列样本是基于时序关系排列的至少一个时刻点的轨迹属性数据集构成的,轨迹属性数据集包括至少一种轨迹属性数据;根据轨迹序列样本的轨迹属性类均值和轨迹属性类方差对多种轨迹属性数据进行归一化处理,得到多个归一化样本,轨迹属性类均值和轨迹属性类方差均是基于轨迹序列样本中多个轨迹属性数据集的同种类轨迹属性数据计算得到的;将多个归一化样本输入自注意力模块,得到表征多个轨迹属性数据之间相关性的多个轨迹注意力样本,预测模型包括自注意力模块;利用多个轨迹注意力样本训练预测模型。
技术关键词
轨迹
归一化模块
样本
注意力
预测模型训练方法
前馈神经网络
序列
飞机
训练预测模型
飞行器技术
人工智能技术
投影模块
时序
关系
标记
参数
数据