基于循环神经网络的船舶轨迹预测方法研究

来源 :合肥工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jiangrc123
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当前世界经济全球化发展日益加深,利用海上交通实现经济贸易往来逐渐成为热门趋势,海上交通运输日益繁忙,运输量迅猛增长,水域承载负担不断增大,海洋船舶数目增多,重要水域及航道中往来船舶密度越来越大,因而海上交通事故频发,提高海上航行安全、减少交通事故势在必行,关键任务是实现船舶的轨迹预测。在海事搜救、海关缉私等应用中,对船舶进行轨迹预测是一个关键问题,精准且高效的轨迹预测对于减少海上交通事故、提高相关海事部门和船舶交通服务系统的决策水准具有重大的意义。本文针对海洋船舶轨迹预测问题展开研究,通过船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)收集大量的船舶历史航行数据,提出了一种数据驱动的船舶轨迹预测方法,该方法将轨迹预测任务分为数据预处理和轨迹预测两个阶段。在数据预处理阶段,分析AIS数据存在的问题,首先基于线性插值法进行插值预处理,解决AIS数据量稀疏、部分数据丢失而导致的数据分布不均问题;然后设计了一种基于对称分段路径距离(Symmetrized Segment-Path Distance,SSPD)的相似性度量方法,消除AIS数据中的冗余数据及噪声的影响,获取预测模型所需的可靠相关数据集。在轨迹预测阶段,构建了基于循环神经网络的两种预测模型,即长短时记忆模型(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控循环单元模型(Gated Recurrent Unit,GRU),将上述可靠相关数据集作为模型的输入进行训练,最终实现船舶未来时刻经纬度坐标的精准高效预测。通过大量AIS数据进行了对比实验,实验结果验证了所提船舶轨迹预测方法在实际问题应用中的有效性。
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