本發(fā)明涉及飛鳥軌跡預(yù)測，具體為基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中常常面臨幾項(xiàng)技術(shù)問題，首先是數(shù)據(jù)處理上的局限性。這些系統(tǒng)通常依賴固定的參數(shù)調(diào)整和靜態(tài)模型，難以有效應(yīng)對飛鳥運(yùn)動(dòng)過程中出現(xiàn)的動(dòng)態(tài)變化，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果偏差較大。由于缺乏實(shí)時(shí)更新和自適應(yīng)調(diào)整的機(jī)制，傳統(tǒng)系統(tǒng)無法及時(shí)修正模型中的誤差，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜自然環(huán)境的精準(zhǔn)預(yù)測。

2、傳統(tǒng)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理過程中，常常忽略了對誤差的充分量化與優(yōu)化，這意味著模型在處理多樣化和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集時(shí)，難以維持高精度的穩(wěn)定輸出。系統(tǒng)在訓(xùn)練過程中也可能沒有充分考慮計(jì)算時(shí)間的效率，從而導(dǎo)致預(yù)測延遲，影響實(shí)時(shí)應(yīng)用的效果。對于這些系統(tǒng)，通過單一靜態(tài)學(xué)習(xí)策略，不能適應(yīng)不同數(shù)據(jù)場景的變化需求，策略上的不足使得模型在面對大量變化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出效率低下和不靈活性。

3、此外，由于傳統(tǒng)系統(tǒng)未能利用高級(jí)算法如梯度下降優(yōu)化誤差，模型參數(shù)調(diào)整缺乏靈活性和精細(xì)度，這對于復(fù)雜軌跡的精確預(yù)測提出了挑戰(zhàn)，這不僅降低了預(yù)測系統(tǒng)的可靠性，也可能在資源利用率上造成浪費(fèi)。因此，在面對飛鳥軌跡預(yù)測時(shí)，如何利用更為動(dòng)態(tài)和自適應(yīng)的策略進(jìn)行模型更新，成為傳統(tǒng)系統(tǒng)亟待解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)獲取模塊、預(yù)測模型建立模塊和預(yù)測模型更新模塊，其中：

3、所述數(shù)據(jù)獲取模塊獲取探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)，探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)包括飛鳥速度、飛鳥加速度、飛鳥軌跡和時(shí)間點(diǎn)；

4、所述預(yù)測模型建立模塊設(shè)置軌跡預(yù)測模型，軌跡預(yù)測模型根據(jù)探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)中不同時(shí)間點(diǎn)上的飛鳥軌跡，進(jìn)行軌跡預(yù)測模型的訓(xùn)練；根據(jù)探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)中前序時(shí)間點(diǎn)的飛鳥速度、飛鳥加速度和飛鳥軌跡，利用軌跡預(yù)測模型預(yù)測下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡，并計(jì)算誤差，其中誤差根據(jù)軌跡預(yù)測模型預(yù)測下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡與該時(shí)間點(diǎn)中探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)的飛鳥軌跡進(jìn)行計(jì)算；并利用軌跡預(yù)測模型中的訓(xùn)練策略，對該誤差進(jìn)行優(yōu)化，以更新軌跡預(yù)測模型中的預(yù)測參數(shù)，并記錄軌跡預(yù)測模型預(yù)測的下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡所需要的時(shí)間，作為模型預(yù)測時(shí)間；

5、所述預(yù)測模型更新模塊根據(jù)每次計(jì)算的誤差和以及記錄的模型預(yù)測時(shí)間，計(jì)算影響系數(shù)，根據(jù)影響系數(shù)對軌跡預(yù)測模型中的訓(xùn)練策略進(jìn)行更新；利用更新后的軌跡預(yù)測模型，對探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)中未來時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡進(jìn)行預(yù)測。

6、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述預(yù)測模型建立模塊包括初始預(yù)測單元，所述初始預(yù)測單元記錄模型預(yù)測時(shí)間的過程具體包括：

7、將探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)分成多個(gè)時(shí)間片段，通過創(chuàng)建一個(gè)滑動(dòng)窗口，每個(gè)滑動(dòng)窗口包含一系列連續(xù)的時(shí)間點(diǎn)，根據(jù)探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)中前序時(shí)間點(diǎn)的飛鳥速度、飛鳥加速度和飛鳥軌跡，作為軌跡預(yù)測模型的輸入，即將滑動(dòng)窗口內(nèi)最后一個(gè)時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)的前序時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)作為軌跡預(yù)測模型的輸入；利用軌跡預(yù)測模型預(yù)測下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡，輸出軌跡預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果，并記錄軌跡預(yù)測模型預(yù)測的下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡所需要的時(shí)間，作為模型預(yù)測時(shí)間。

8、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述預(yù)測模型建立模塊包括誤差優(yōu)化單元，所述誤差優(yōu)化單元進(jìn)行誤差優(yōu)化的具體包括：

9、計(jì)算軌跡預(yù)測模型預(yù)測下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡與該時(shí)間點(diǎn)中探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)的飛鳥軌跡之間的誤差，使用梯度下降法的訓(xùn)練策略，對該誤差進(jìn)行優(yōu)化，通過統(tǒng)計(jì)該誤差的均方誤差，并計(jì)算均方誤差的偏導(dǎo)數(shù)，利用鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算均方誤差對軌跡預(yù)測模型中參數(shù)的梯度，其中均方誤差的計(jì)算公式如下：

10、，其中表示軌跡預(yù)測模型預(yù)測下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡；表示該時(shí)間點(diǎn)中探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)的飛鳥軌跡，具體為滑動(dòng)窗口內(nèi)最后一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡；表示探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量；

11、依靠優(yōu)化器，使用計(jì)算得到的梯度更新軌跡預(yù)測模型的預(yù)測參數(shù)，通過多個(gè)訓(xùn)練周期的批量處理，不斷更新軌跡預(yù)測模型的預(yù)測參數(shù)以最小化誤差，其中預(yù)測參數(shù)調(diào)整公式如下：

12、對于預(yù)測參數(shù)，，其中，為學(xué)習(xí)率，為均方誤差對參數(shù)的梯度。

13、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述預(yù)測模型更新模塊包括影響系數(shù)計(jì)算單元，所述影響系數(shù)計(jì)算單元計(jì)算影響系數(shù)的過程具體包括：

14、根據(jù)每次計(jì)算的誤差和以及記錄的模型預(yù)測時(shí)間，計(jì)算影響系數(shù)，計(jì)算公式為：

15、，其中表示影響系數(shù)；表示每次計(jì)算的誤差，為；為每次記錄的模型預(yù)測時(shí)間，即輸出所使用的時(shí)間；是一個(gè)用于將影響系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的因子。

16、作為本技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述預(yù)測模型更新模塊包括模型更新單元，所述模型更新單元進(jìn)行模型更新的過程具體包括：

17、根據(jù)影響系數(shù)對軌跡預(yù)測模型中的訓(xùn)練策略進(jìn)行更新，通過對梯度下降法的訓(xùn)練策略中的進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整公式如下：

18、，該公式表示如果影響系數(shù)越高，則降低學(xué)習(xí)率，否則增加。

19、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

20、該基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，根據(jù)探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)中前序時(shí)間點(diǎn)的飛鳥速度、飛鳥加速度和飛鳥軌跡，利用軌跡預(yù)測模型預(yù)測下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡，并計(jì)算誤差，其中誤差通過比較預(yù)測軌跡與實(shí)際探鳥雷達(dá)數(shù)據(jù)中的飛鳥軌跡獲得；這種誤差計(jì)算是關(guān)鍵的反饋機(jī)制，使得模型可以識(shí)別并量化與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的偏差；因此，誤差的計(jì)算直接影響到模型的準(zhǔn)確性和精度，誤差越小，說明預(yù)測模型的表現(xiàn)越接近于現(xiàn)實(shí)。在此過程中，使用軌跡預(yù)測模型中的訓(xùn)練策略，對誤差進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化是核心任務(wù)。具體而言，模型通過更新預(yù)測參數(shù)，逐步減少誤差，這通常通過梯度下降法等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。這種優(yōu)化策略不僅提高了模型的精度，還讓模型在處理實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)反應(yīng)更加靈敏和可靠；對于優(yōu)化過程中，不斷調(diào)整和改進(jìn)參數(shù)，模型逐漸學(xué)習(xí)并適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化，提高了其在預(yù)測軌跡中的表現(xiàn)能力。

21、此外，根據(jù)每次計(jì)算的誤差以及記錄的模型預(yù)測時(shí)間，計(jì)算影響系數(shù)，這一系數(shù)整合了誤差大小和預(yù)測時(shí)間耗費(fèi)的雙重信息，既反映了模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，也指出了其計(jì)算效率；影響系數(shù)作為調(diào)整模型訓(xùn)練策略的重要參考，幫助實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練過程的自適應(yīng)優(yōu)化；具體來說，較高的影響系數(shù)表明預(yù)測誤差較高或時(shí)間消耗過長，此時(shí)需要降低學(xué)習(xí)率，以避免模型過于激進(jìn)地更新參數(shù)，確保穩(wěn)定性和收斂性；而較低的影響系數(shù)則說明預(yù)測較為準(zhǔn)確且高效，可以通過提高學(xué)習(xí)率來加快模型學(xué)習(xí)速度，從而節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間。通過這種方式，影響系數(shù)實(shí)現(xiàn)了對訓(xùn)練策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整，使得模型能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整自身行為，提高整體性能和資源利用率；這種自適應(yīng)的訓(xùn)練策略不僅在不斷變化的環(huán)境下保持模型的高效性和穩(wěn)定性，也大幅減少了因常規(guī)靜態(tài)學(xué)習(xí)率設(shè)置帶來的局限性，提高了模型在復(fù)雜情境下的實(shí)用性和可靠性。

技術(shù)特征：

1.基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)獲取模塊（100）、預(yù)測模型建立模塊（200）和預(yù)測模型更新模塊（300），其中：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測模型建立模塊（200）包括初始預(yù)測單元（201），所述初始預(yù)測單元（201）記錄模型預(yù)測時(shí)間的過程具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測模型建立模塊（200）包括誤差優(yōu)化單元（202），所述誤差優(yōu)化單元（202）進(jìn)行誤差優(yōu)化的具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測模型更新模塊（300）包括影響系數(shù)計(jì)算單元（301），所述影響系數(shù)計(jì)算單元（301）計(jì)算影響系數(shù)的過程具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測模型更新模塊（300）包括模型更新單元（302），所述模型更新單元（302）進(jìn)行模型更新的過程具體包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及飛鳥軌跡預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于探鳥雷達(dá)和大數(shù)據(jù)模型分析的飛鳥軌跡預(yù)測系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)獲取模塊、預(yù)測模型建立模塊和預(yù)測模型更新模塊，其中，數(shù)據(jù)獲取模塊獲取飛鳥的速度、加速度、軌跡及時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)；預(yù)測模型建立模塊利用該數(shù)據(jù)設(shè)置軌跡預(yù)測模型，并根據(jù)前序時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)預(yù)測下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的飛鳥軌跡，計(jì)算預(yù)測誤差，并通過模型中的訓(xùn)練策略優(yōu)化誤差以更新預(yù)測參數(shù)，并記錄預(yù)測所需時(shí)間；預(yù)測模型更新模塊根據(jù)誤差和預(yù)測時(shí)間計(jì)算影響系數(shù)，以此調(diào)整和更新模型的訓(xùn)練策略；該過程解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)難以動(dòng)態(tài)適應(yīng)飛鳥運(yùn)動(dòng)變化的問題，通過自適應(yīng)的訓(xùn)練策略提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率，實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定、可靠的飛鳥軌跡預(yù)測效果。

技術(shù)研發(fā)人員：陸曉明,張海龍,劉尚,王金礪,邱少鵬,童朝平,潘琪,孔起弟,彭寶一,彭文麗
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中安銳達(dá)（北京）電子科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19