基于Koopman神经网络的飞行轨迹预测方法和装置

本发明涉及飞行安全领域，公开了基于Koopman神经网络的飞行轨迹预测方法和装置，包括：获取各个飞行科目的标准飞行轨迹以及标准飞行轨迹数据，得到标准表征飞行轨迹与各个飞行科目的标准飞行轨迹的特征差异；获取飞行训练轨迹数据集，训练轨迹生成模型，得到飞行轨迹生成模型；根据得到的特征差异识别得到对应的飞行科目；根据飞行数据采集装置实时采集飞行器飞行数据，通过基于Koopman神经网络的飞行轨迹预测模型，得到预测飞行轨迹；若飞行轨迹相似度不小于设定的相似度阈值，则判断飞行器飞行未偏离标准飞行轨迹，直到飞行器完成飞行科目的飞行，评估模块输出飞行科目和对应的评估出的飞行轨迹品质。

《基于Koopman神经网络的飞行轨迹预测方法和装置》是一发明专利，专利号为 2023111206806，当前法律状态为已售，由中国民用航空飞行学院提出申请，发明人为路晶;陈燃;白一丹，申请日期为2023-09-01，公开（公告）日期为2023-12-01，国际专利分类号（IPC）为 G05D 1/08 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：飞行安全。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及飞行安全领域，公开了基于Koopman神经网络的飞行轨迹预测方法和装置，包括：获取各个飞行科目的标准飞行轨迹以及标准飞行轨迹数据，得到标准表征飞行轨迹与各个飞行科目的标准飞行轨迹的特征差异；获取飞行训练轨迹数据集，训练轨迹生成模型，得到飞行轨迹生成模型；根据得到的特征差异识别得到对应的飞行科目；根据飞行数据采集装置实时采集飞行器飞行数据，通过基于Koopman神经网络的飞行轨迹预测模型，得到预测飞行轨迹；若飞行轨迹相似度不小于设定的相似度阈值，则判断飞行器飞行未偏离标准飞行轨迹，直到飞行器完成飞行科目的飞行，评估模块输出飞行科目和对应的评估出的飞行轨迹品质。

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