基于深度学习的抛物轨迹预测方法及系统

本发明涉及深度学习技术领域，具体为基于深度学习的抛物轨迹预测方法及系统，包括以下步骤：收集差异化环境条件下的抛物轨迹数据，细分每个轨迹数据点的初始速度、发射角度和位置，以时间戳为序进行标准化排序，运用特征提取计算序列间的最优匹配点。本发明中，通过细化和重新匹配抛物轨迹数据，提高了数据处理的时序性和准确性，减少了由环境变化引起的预测误差，使得预测结果更符合实际情况，采用双向学习方法，优化了数据点间依赖关系的处理，增强了模型在复杂变化条件下的应对能力，反馈回路的引入，使得模型能够在预测过程中自我校正偏差，进一步提升了预测的准确性，这些措施显著提高了数据处理效率和轨迹预测的精度。