摘要：针对传统航迹预测方法考虑因素少、预测时间长的问题,提出基于实时反馈长短期记忆神经网络（FF-LSTM）的航迹预测模型。该模型在长短期记忆（LSTM）神经网络的基础上,引入实时反馈,并采用随机梯度下降法和批处理方法训练网络权值和阈值,构建FF-LSTM神经网络。根据目标航迹特点,选取敌机位置、姿态信息和两机之间互信息特征作为输入数据,将航迹预测视为序列到序列的映射问题。实验结果表明,与BP神经网络和递归神经网络相比,FF-LSTM模型有更好的预测能力,可以快速准确地完成航迹预测。

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