一种基于LSTM的无人机飞行状态预测方法及系统

摘要

本发明提供一种基于LSTM的无人机飞行状态预测方法及系统。本发明方法，包括：步骤1：构建动作标签字典；步骤2：采集无人机飞行状态信息以及动作数据；步骤3：针对采集的每一种无人机飞行状态信息进行预处理；步骤4：形成数据矩阵形式的数据集；步骤5：将数据集中的数据组随机划分70％作为训练集，30％作为验证集；训练得到引入方差的长短期记忆网络LSTM改进模型；步骤6：利用验证集，对模型超参数进行调优得到最终模型；步骤7：采集需要预测的当前时刻无人机的无人机飞行状态信息，依次进行预处理和滤波处理后输入最终模型得到无人机飞行动作预测结果。本发明的技术方案解决了现有的控制模型无法根据采集到的飞行状态数据预测飞行动作的问题。