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基于LSTM的船舶航迹预测

基于LSTM的船舶航迹预测

作     者:陈凯达 朱永生 闫柯 蔡依青 任智军 高大为 YAN-Ke;CAI Yi-qing;REN Zhi-jun;GAO Da-wei

作者机构: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) 

出 版 物:《船海工程》 (Ship & Ocean Engineering)

年 卷 期:2019年第48卷第6期

页      码:121-125页

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。

主 题 词:水运安全 航迹预测 AIS数据 长短期记忆网络 

学科分类:08[工学] 081105[081105] 0811[工学-水利类] 

D O I:10.3963/j.issn.1671-7953.2019.06.029

馆 藏 号:203878508...

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