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作者：陈兴琳;任艳丽;姜博文;王平;
单位：上海大学通信与信息工程学院;上海飞机设计研究院;
摘要：针对航空器四维航迹预测精度不高的问题，提出使用遗传算法（GA）优化时序卷积网络（TCN）的航空器四维航迹预测模型。该模型旨在捕捉航迹数据的时序特征以及空间的连续性，实现对航空器在未来一段时间内三维空间位置及对应时间的准确预测。为了提高预测精度和模型性能，采用遗传算法对TCN模型的超参数如卷积滤波器数量、批大小等进行优化。通过实际的广播式自动相关监视（ADS-B）数据对模型进行训练与测试。实验结果表明，使用遗传算法优化的TCN模型的预测性能均超过对比模型，与LSTM模型相比，平均绝对百分比误差降低66.84%，与TCN模型相比，平均绝对百分比误差降低16.24%，预测精度高于其他对比模型，验证了所提方法的有效性。
关键词：航空器;;四维航迹预测;;时序卷积网络;;长短期记忆网络;;遗传算法;;ADS-B
基金资助：国家重点研发计划课题:运输航空可视导航技术与验证(2022YFB3904300)
