查看更多>>摘要:飞机着陆阶段是各飞行阶段中风险最大的阶段之一,可能会遇到阵风、跑道入侵、硬着陆和跑道超限等不安全事件.较长的着陆距离会增加着不安全事件发生的风险.为了降低发生不安全事件的风险,利用长短期记忆(long short term memo-ry,LSTM)神经网络捕获时间序列飞行数据对时间的依赖性,研究了 一种多步滚动预测策略来预测飞机着陆距离以进行实时预警,飞机着陆预测模型用于预测着陆距离.结果表明:与单步预测相比,该方法可以更好地捕捉飞行参数的时间变化.通过多组仿真实验验证基于LSTM神经网络模型的多步滚动预测方法的准确性与有效性.