【摘 要】
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为进一步提高船舶航行动态预测的精度,提出将长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络应用到船舶航行动态预测。将船舶自动识别系统(automatic identification system,A
【基金项目】
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国家自然科学基金(51709167);上海市自然科学基金(18ZR1417100);上海市浦江人才计划(D)类(18PJD017);大学生创新创业训练项目(X201801005)
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为进一步提高船舶航行动态预测的精度,提出将长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络应用到船舶航行动态预测。将船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据转化为航行动态时间序列数据用于LSTM网络的训练和测试。将预测结果与传统的航迹推算法、BP(back propagation)神经网络法等的预测结果进行对比,结果证明:基于LSTM网络的船舶航行动态预测模型具有精度高、鲁棒性强、通用性好等特点。预测结果可以为船舶交通管理中心(
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<正> 据《British Medleal Journal》1994年309卷第6959期报道 英国Richard Doll等为评估与各种饮酒量相关的死亡危险率,于1978年前瞻性地研究了死亡率与饮酒习惯的关系,寻找
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