一种动态调整的实时伞降状态预测方法及系统

本发明公开了一种动态调整的实时伞降状态预测方法，通过布置在跳伞员身上的多个传感器实时收集飞行状态数据，并无线传输至数据处理单元；对采集到的数据进行预处理，利用卷积神经网络提取关键特征，生成一维特征向量；将跳伞任务划分为多个子任务，每个子任务对应不同的环境或状态，基于历史数据得到的初始权重分配，为每个子任务进行特征加权，并实时调整权重，生成加权后的综合特征向量；利用长短记忆神经网络对加权后的综合特征向量进行时序分析，生成对未来时间点的预测结果；本发明通过动态调整机制实时响应环境或状态变化，使预测模型更适应复杂多变的跳伞环境。