本工具是一款专业的 4D航迹预测分析工具, 采用 多层卷积神经网络 (CNN) 结合 双向门控复合模型。 能够深度挖掘历史ADS-B数据与气象特征的时空关联,实现高精度的 四维航迹预测。 广泛适用于 空管科研、流量管理与冲突探测场景。
利用多层卷积神经网络(CNN)局部感知和权值共享特性,高效提取航迹数据中的空间拓扑结构信息。
引入双向门控单元(BiGRU/BiLSTM),捕捉历史航迹序列的上下文时间依赖关系,提升长期预测精度。
支持标准的ADS-B数据格式(经度、纬度、高度、时间戳),也支持简化的文本描述输入。
在终端区场景下可精确预测未来15-20分钟轨迹,航路场景支持更长时间尺度的趋势预测。