一种基于多模态数据融合的航空器出界时间预测方法

本发明属于轨迹大数据的数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于多模态数据融合的航空器出界时间预测方法。包括以下步骤：S1，航空器轨迹数据集预处理；S2，数据集特征提取；S3，模型构建；S4，航空器出界时间预测。本发明通过注意力机制挖掘航空器当前位置信息与航路及管制扇区边界的空间依赖关系，同时利用注意力机制与LSTM分别捕获航空器长期历史轨迹的空间与时序依赖，以及短期历史轨迹的时序依赖。本发明依托航空轨迹大数据进行训练，无需外部因素辅助，支持自动化采样周期4秒下的高精度预测。