基于改进Seq2Seq的短时AIS轨迹序列预测模型

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：flypoet

【摘要】

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采用深度学习进行船舶轨迹序列预测对于智能航运具有重要意义。船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)蕴藏着大量船舶轨迹特征,基于AIS数据预测船舶轨迹是

【作者】

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游兰韩雪薇何正伟肖丝雨何渡潘筱萌

【机构】

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湖北大学计算机与信息工程学院,武汉理工大学航运学院,武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室,国家水运安全工程技术研究中心,湖北省科技信息研究院

【出处】

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计算机科学

【发表日期】

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2020年9期

【关键词】

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轨迹预测序列到序列模型循环神经网络船舶自动识别系统时空数据挖掘 Trajectory predictionSequence-to-sequence mo

【基金项目】

：

湖北省自然科学基金面上项目(2019CFB757),国家水运安全工程技术研究中心开放基金(A2019011),内河航运技术湖北省重点实验室基金(NHHY2017001),湖北省教育厅科学研究计划重点项目(D20161001),中央高校基本科研业务费专项资金(2019III050GX,2019III007GX)

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采用深度学习进行船舶轨迹序列预测对于智能航运具有重要意义。船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)蕴藏着大量船舶轨迹特征,基于AIS数据预测船舶轨迹是近年智能航运研究的热点之一。文中提出了一种基于改进Seq2Seq的短时AIS轨迹序列预测模型,该模型使用门控循环单元网络将历史时空序列编码为一个上下文向量,用以保留轨迹空间点间的时序关系,同时缓解梯度下降的问题。通过使用门控循环单元网络作为解码器来预测船舶轨迹的时空序列。实验采用了大规模真实船舶AIS数据,选

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