摘要
本发明公开了一种无人机风环境信息预测方法,包括以下步骤:获取历史风环境数据;对历史风环境数据进行预处理,并进行标注,得到风环境训练数据集与高频仿真训练数据集;构建初始风环境信息预测模型;使用风环境训练数据集与高频仿真训练数据集对初始风环境信息预测模型进行训练,得到风环境信息预测模型;根据风环境信息预测模型,进行实际的风环境信息预测。本发明方法使用部分卷积核两阶段训练来增强模型的性能,实现了对无人机高分辨率风环境信息的精准预测,准确率高,还明显提高了预测效率。
技术关键词
信息预测方法
无人机
风场
时间序列数据处理
构建卷积神经网络
滑动窗口方法
标签
两阶段
自动编码器
通用算法
站点
风速传感器
特征值
分辨率
仿真模型
机制
数值
系统为您推荐了相关专利信息
无人机应急
激光雷达
建图方法
扩展卡尔曼滤波方法
场景
遥感监测设备
遥感无人机
数据处理模块
监测传感器
归一化植被指数
数据传输环境
无人机
非对称加密算法
加密数据
数据加密
能耗优化方法
MEC系统
路径损耗模型
无人机集群
基站
热图像
红外热像仪
覆盖物
数据处理中心
混凝土表面平整度