一种数据驱动和机理分析相结合的无人机功耗预测方法

本申请公开了一种数据驱动和机理分析相结合的无人机功耗预测方法、装置、介质和设备，通过将无人机总功耗分解为寄生功率分量、诱导功率分量和叶面功率分量，分别计算各分量的理论值，得到机理特征向量；利用特征提取网络提取无人机飞行状态参数的隐特征变量，在中间特征层中，通过特征拼接将隐特征变量与机理特征向量进行层级融合，得到无人机功耗预测模型，采用复合损失函数联合优化预测误差和正则化约束，训练无人机功耗预测模型，得到优化后的无人机功耗预测模型；在优化后的无人机功耗预测模型中输入无人机飞行状态参数，输出无人机功耗预测结果，本申请通过融合空气动力学的机理特征与深度神经网络，实现高精度、高稳定性的功耗预测。