1.基于时间序列预测的无人飞行器滑跑状态异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列预测的无人飞行器滑跑状态异常检测方法，其特征在于，通过计算各项相关参数b与指示空速va的皮尔逊系数，选取皮尔逊系数接近于-1或1的相关参数作为滑跑状态的表征参数。
3.根据权利要求2所述的基于时间序列预测的无人飞行器滑跑状态异常检测方法，其特征在于，皮尔逊系数通过下式计算：
4.根据权利要求3所述的基于时间序列预测的无人飞行器滑跑状态异常检测方法，其特征在于，通过如下公式求得va和b的均值：
5.根据权利要求2所述的基于时间序列预测的无人飞行器滑跑状态异常检测方法，其特征在于，选定的表征参数包括：攻角、大气总温、飞机重量、引气温度、发动机压气机出口压力、左右机轮速度、发动机燃油总管压力。
6.根据权利要求2所述的基于时间序列预测的无人飞行器滑跑状态异常检测方法，其特征在于，基于lstm的状态表征模型由两个lstm层和一个全连接层构成，表征模型输入的飞行参数用x表示为：
7.根据权利要求6所述的基于时间序列预测的无人飞行器滑跑状态异常检测方法，其特征在于，表征模型输出的估计指示空速与输入飞行数据变量间的映射关系表示为：
8.根据权利要求1所述的基于时间序列预测的无人飞行器滑跑状态异常检测方法，其特征在于，所述的基于残差阈值和拉依达准则判断无人飞行器滑跑过程中的加减速状态是否出现异常，包括如下步骤：