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基于AIS数据和LSTM网络的船舶航行动态预测
被引量：
41
1
作者
任宇翔
赵建森
+2 位作者
刘卫
王胜正
韦雨含
《上海海事大学学报》
北大核心
2019年第3期32-37,共6页
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...
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(vessel traffic services,VTS)的监管提供参考,在预警船舶碰撞、搁浅等事故方面具有较高的实际应用价值。
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关键词
船舶
航行动态预测
船舶自动识别系统(AIS)
长短期记忆网络(LSTM)
BP神经网络
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题名
基于AIS数据和LSTM网络的船舶航行动态预测
被引量：
41
1
作者
任宇翔
赵建森
刘卫
王胜正
韦雨含
机构
上海海事大学商船学院
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2019年第3期32-37,共6页
基金
国家自然科学基金(51709167)
上海市自然科学基金(18ZR1417100)
+1 种基金
上海市浦江人才计划(D)类(18PJD017)
大学生创新创业训练项目(X201801005)
文摘
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(vessel traffic services,VTS)的监管提供参考,在预警船舶碰撞、搁浅等事故方面具有较高的实际应用价值。
关键词
船舶
航行动态预测
船舶自动识别系统(AIS)
长短期记忆网络(LSTM)
BP神经网络
Keywords
ship
navigation behavior prediction
automatic identification system(AIS)
long short-term memory(LSTM)
BP neural network
分类号
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于AIS数据和LSTM网络的船舶航行动态预测
任宇翔
赵建森
刘卫
王胜正
韦雨含
《上海海事大学学报》
北大核心
2019
41
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