基于DBSCAN聚類和LSTM網絡的裝甲車輛集群軌跡預測方法

摘要： 針對裝甲車輛運動狀態復雜性、戰場態勢不確定性、戰術迷惑和欺騙性導致裝甲車輛集群運動軌跡難以準確預測的問題，提出一種基于密度的空間聚類應用(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)和長短時記憶(Long Short Term Memory, LSTM)神經網絡的裝甲車輛集群軌跡預測方法... （共16頁）