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题名基于北斗船位数据的渔船停泊轨迹预测
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作者
张延旭
隋江华
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机构
大连海洋大学航海与船舶工程学院
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出处
《渔业现代化》
2025年第4期132-141,共10页
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基金
辽宁省科技计划攻关项目(2024011261-JH2/1026)。
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文摘
针对渔船轨迹多变性的特点,本研究通过在数据预处理阶段对渔船特征参数的优化,提高预测模型的精度,旨在能够提高渔船停泊轨迹预测的精度,提出一种基于北斗船位数据并结合长短期记忆网络(Long Short-TermMemory,LSTM)的渔船停泊轨迹预测模型。通过船舶监控系统(Vessel Monitoring Systems,VMS)船载终端收集北斗渔船船位数据,提取时空位置信息等特征参数,将所收集的北斗船位数据进行预处理,通过使用相关性分析法选择预测模型的输入特征参数,将特征参数按渔船大小类型分类输入并训练模型,最终通过对比预测轨迹与实际停泊轨迹。探究北斗船位数据在船舶轨迹预测的实用性以及渔船类型对停泊轨迹预测的影响。结果显示,模型预测的精度达到92.3%,证明了北斗船位数据在船舶轨迹预测研究的优越性,同时证明了渔船类型与轨迹预测精度呈正相关。本研究为港口以及渔业管理提供了一种新方法。
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关键词
渔船
停泊轨迹预测
北斗船位数据:LSTM
网络模型
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Keywords
fishing boat
mooring trajectory prediction
Beidou ship position data:LSTM
network model
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分类号
U675.91
[交通运输工程]
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