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题名动态多头注意力与跨层优化的船舶轨迹预测算法
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作者
孟菲
耿晓晖
刘卓然
甄超
徐素宁
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机构
中国四维测绘技术有限公司
北京建筑大学测绘与城市空间信息学院
自然资源部国土卫星遥感应用中心
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出处
《海洋测绘》
北大核心
2025年第4期43-47,共5页
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文摘
精准的船舶轨迹预测可以为海上交通管理奠定基础,降低船舶碰撞风险、提升搜救效率。然而现有方法在船舶轨迹预测过程中存在对数据质量与时空特征捕捉不足的问题,为提高船舶轨迹预测的精度与稳定性,提出一种融合动态多头注意力与跨层优化的TrAISformer-AB算法。首先,设计自适应多头注意力机制,使模型根据输入数据的复杂性和特征关系动态选择注意力头数,提升模型的学习能力和泛化能力。其次,采用ReLU6作为激活函数,增强模型的表达能力和稳定性。最后,设计跨层残差连接,减少梯度消失问题,提高训练的稳定性和收敛速度。实验结果表明,TrAISformer-AB算法相较对比算法预测误差最低,与基准模型相比预测精度提升了70%,有效提升了船舶轨迹预测的精度和稳定性。
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关键词
船舶轨迹预测
自适应多头注意力机制
ReLU6激活函数
跨层残差连接
船舶自动识别系统
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Keywords
ship trajectory prediction
adaptive multi-head attention mechanism
ReLU6 activation function
cross-layer residual connection
ship automatic identification
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分类号
P228.499
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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