摘要
本发明公开了基于机动数据分类的垂尾弯矩预测方法,包括:获取飞行参数和垂尾弯矩;根据飞行参数,得到不同的机动动作数据;以机动动作数据进行分类,得到类别标签,根据类别标签对飞行参数的训练样本进行分类,并以分类后的训练样本对分类模型进行训练,通过训练后的分类模型对飞行参数的测试样本进行分类,通过分类后的训练样本和分类后的测试样本对回归模型进行训练和测试,回归模型以预测的垂尾弯矩为输出;根据训练好的分类模型和测试好的回归模型对当前的飞行参数进行分类和预测,得到当前的飞行参数的垂尾弯矩的预测结果。上述方案中考虑了飞行状态不同对载荷预测的影响,通过对机动动作进行分类,显著的提高了垂尾弯矩的预测精度。
技术关键词
数据分类
标签
飞行参数数据
聚类算法
皮尔逊相关系数
训练集
概率分布函数
概率密度函数
轨迹
坐标
预测系统
风速
分类器
样本
矩阵
非线性
地面
飞机
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数据标签
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实体
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识别方法
深度神经网络模型
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