基于高斯混合-变分自编码器的轨迹预测算法

• 作者: 刘刚 安喜彬 张显炀 朱晓宇 林浩申
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 轨迹预测 变分自编码器 混合高斯模型 无监督学习 端到端学习
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 50-57
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 7170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0055074

摘要

海面舰船的轨迹预测对预测精度和实时性具有较高要求,而舰船轨迹数据特征的高复杂度特性,导致传统预测算法精度低、耗时长,难以达到良好的预测效果.为此,提出一种基于变分自编码器的海面舰船轨迹预测算法.将轨迹坐标数据集转化为轨迹移动矢量集,使用变分自编码器完成轨迹运动特征的提取与生成预测.同时为提高轨迹预测精度,将变分自编码网络的隐空间分布设定为混合高斯分布,使其更符合真实的数据分布特征,并在隐空间完成轨迹特征的分类,实现端到端的轨迹预测.仿真结果表明,相较于传统预测算法GMMTP和VAETP,该算法的预测误差分别降低了85.48％和35.59％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘刚	火箭军工程大学核工程学院	23	17	3.0	3.0
2	林浩申	火箭军工程大学核工程学院	8	8	2.0	2.0
3	张显炀	火箭军工程大学核工程学院	3	0	0.0	0.0
4	安喜彬	火箭军工程大学核工程学院	2	3	1.0	1.0
5	朱晓宇	火箭军工程大学核工程学院	1	0	0.0	0.0