科创中国
基于AI的遥测参数趋势预测技术
发布时间: 2025-10-30
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
软件著作权,新技术
行业领域：
电子信息技术,计算机及网络技术,时序数据分析
成果介绍
基于深度神经网络这一核心人工智能技术，通过系统分析不同遥测参数的基本特征，构建高精度趋势预测网络，实现对遥测参数变化趋势的精准预测。主要应用于时序数据分析、参数趋势预测场景，重点解决遥测参数趋势变化难以准确预测的问题，为地勤人员开展数据分析工作提供高效辅助支持。目前，相关技术已成功部署于航天某院遥测数据分析系统中，在实际航天测控工作中发挥重要作用，有效提升遥测数据解读效率与参数趋势预判准确性，助力航天任务顺利开展。
成果亮点
*** 模型先进：采用深度神经网络技术，相比传统预测算法，对复杂遥测参数特征的捕捉能力更强，预测精度显著提升。
2.场景适配精准：专为遥测参数时序数据设计，充分契合航天测控领域数据特点，解决行业内关键技术痛点。
3.落地应用成熟：已在航天某院实际系统中部署应用，经过航天任务实战检验，技术稳定性与实用性得到权威认可，可快速推广至更多航天及相关时序数据分析领域。
团队介绍
隶属于北京交通大学计算机科学与技术学院信息通信网络研究所，由熊轲教授领衔。团队成立于2012年，以人工智能、大数据、移动互联网络为核心研究方向，组建了一支结构合理、实力强劲的科研梯队，现有教授5人、副教授6 人、博士学位讲师3人，硕士研究生超70人、博士研究生超20人。团队在网络智能与移动计算领域成果丰硕，尤其在人工智能技术落地应用方面经验丰富，承担多项航天、通信领域重点项目，获多项行业奖项，具备强大的技术研发与成果转化能力。
成果资料
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