LSTM船舶航迹预测模型

• 作者: 李永 成梦雅
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 关键词: 航迹预测 AIS数据 长短期记忆网络 海上安全 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 应用前沿与综合
• 页码范围: 149-154
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.09.025

摘要

在复杂庞大的海洋环境下行驶,精确的航迹预测应是确保船舶在海上安全的重要基础.船舶在海上航行,精准的定位还决定了船舶航行的工作效率.根据船舶航向的复杂特性以及船舶轨迹预测的精度和实时性的需求,从神经网络入手,提出了基于神经网络的船舶航迹预测方法,充分探索船舶时间序列数据背后的运动规律,进而实现航迹预测.将船舶的经度,纬度,速度和航向作为模型的输入,而经度和纬度作为输出以建立船舶的航迹预测模型.使用AIS数据训练模型,并使用均方误差MSE作为评估指标,以预测船舶未来的航行位置.实验结果表明,该模型可以利用船舶运动状态的变化规律来预测未来某时间内的船舶运动状态,证明了所提方法的有效性,能够比较准确地预测出船舶轨迹.