一种基于深度学习的弹丸轨迹及发射点递归预测方法

本发明为一种基于深度学习的弹丸轨迹及发射点递归预测方法。包括如下步骤：采用4阶龙格库塔算法在不同采样条件下对修正质点弹道方程进行数值仿真，获取数据；将数据整理划分为训练集和测试集；搭建正向弹丸轨迹递归预测算法模型和数据集逆向输入的弹丸发射点递归预测模型；将训练集分别输入正向弹丸轨迹预测算法模型和数据集逆向输入的弹丸发射点预测模型进行训练；进行弹丸的轨迹及发射点递归预测。本发明首次采用一个网络结构训练两个预测模型，通过调整输入数据格式，可实现对弹丸的发射点进行预测；有效提高了反导拦截以及对敌方根据地的打击能力。