基于LSTM的船舶航迹预测

基于LSTM的船舶航迹预测

论文摘要

提出一种基于长短期记忆网络的船舶航迹预测方法,应用三次样条插值对船舶自动识别系统数据进行修复以保证其时间间隔相等,以船舶经度、纬度、航速和航向作为模型的输入,经度和纬度作为输出构建船舶航迹的实时预测模型。实验结果表明,该方法可以突破对预测时间间隔相等的要求,经纬度预测最大误差不超过5×10-4°,能够比较准确地预测出船舶轨迹。

论文目录

  • 1 理论基础
  •   1.1 循环神经网络(RNN)
  •   1.2 长短期记忆网络(LSTM)
  • 2 模型建立
  •   2.1 模型结构
  •   2.2 数据分析
  •     2.2.1 数据来源
  •     2.2.2 AIS数据修复
  • 3 实验分析
  •   3.1 实验数据
  •   3.2 模型训练与预测
  •   3.3 实验结果
  •     3.3.1 不同时间步长对实验结果的影响
  •     3.3.2 船舶实时航迹预测结果对比
  •     3.3.3 输入对模型预测精度的影响
  •     3.3.4 不同模型预测精度对比
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈凯达,朱永生,闫柯,蔡依青,任智军,高大为

    关键词: 水运安全,航迹预测,数据,长短期记忆网络

    来源: 船海工程 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 船舶工业

    单位: 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室

    基金: 国家重点研发计划(2017YFC0804904)

    分类号: U675.7

    页码: 121-125

    总页数: 5

    文件大小: 245K

    下载量: 329

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