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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种基于混频长短时记忆网络的航迹数据预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116090642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310082232.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于混频长短时记忆网络的航迹数据预测方法是由王玉坤;王妍妍;陈鹏;高菁;陈文颖;张春晖设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混频长短时记忆网络的航迹数据预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于混频长短时记忆网络的航迹数据预测方法，包括：步骤1，构建航迹数据训练样本集合；步骤2，对航迹数据进行分类，设定预测航迹数据同频率为低频，更新频率高于预测数据的为高频，将航迹数据训练样本分为高、低两组，分出训练集和测试集；步骤3，将训练集作为混频长短时记忆网络的输入，训练获得最优预测模型；步骤4，输出下一个时间周期的预测数据。本发明利用长短时记忆模型方法对航迹数据进行预测，运用长短时记忆模型方法对航迹数据进行拟合，输出下一个时间周期点的数据。对于航迹数据预测相关问题有非常重要的意义。

本发明授权一种基于混频长短时记忆网络的航迹数据预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混频长短时记忆网络的航迹数据预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、选定需要进行数据预测的航迹数据为因变量，选择不同频率的其他航迹数据作为自变量，构建混频的航迹数据训练样本集合； 步骤2、根据混频的航迹数据训练样本集合划分训练集和测试集； 步骤3、将训练集作为混频长短时记忆网络的输入，训练获得最优预测模型； 步骤4、根据最优预测模型和测试集，输出下一个时间周期的预测数据； 步骤1包括：所述航迹数据包括经度、维度、高度、速度、航向角和垂直速度，选定需要进行数据预测的航迹数据为因变量，因变量航迹数据表示为，其中为初始时刻，为第个时刻，为第时刻的因变量数值，因变量的更新频率为低频，设定更新频率为，即个时间周期更新一次，则第个时刻表示为；选择与相关的个不同频率的其他航迹数据作为自变量，自变量数据更新频率高于或等于因变量，设定自变量数据更新频率为，，记自变量数据集合为，集合包含个自变量的航迹数据，其中自变量表示为，其中为初始时刻，为第个时刻，为第个自变量在第个时刻的数值；X为关联航迹数据训练样本，Y为预测航迹数据样本，Y与X构成混频的航迹数据训练样本集合； 步骤2包括如下步骤： 步骤2-1、对关联航迹数据进行分类，设定预测数据同频率为低频，更新频率高于预测数据的为高频，将航迹数据训练样本分为高、低两组：设定X中，频率等于预测数据频率的为个，其他高频更新数据为个，对应高频频率为，表示为，为第个高频数据的更新频率； 步骤2-2、将航迹数据训练样本集合的每个变量用z-score进行标准化，对原始数据进行转换，变成标准分值； 步骤2-3、将同一更新频率分组的数据按照时间点和航迹数据进行对齐，如果在一个时间点上没有数据，则用滑动最小二乘法，将每个变量用向后填充的方式，补齐空缺值； 步骤2-4、按照训练集时间点和测试集时间点，将自变量数据分为训练集和测试集。

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