【摘 要】
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为了检测出异常航迹数据从而提高航迹数据挖掘的精确性,将航迹异常检测转化为无监督学习问题,研究了基于VAE-LSTM的航迹异常检测算法。引入残差结构到LSTM中,建立残差门LSTM,
【机 构】
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武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心,武汉理工大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFB1600600、2019YFB1600604)资助
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为了检测出异常航迹数据从而提高航迹数据挖掘的精确性,将航迹异常检测转化为无监督学习问题,研究了基于VAE-LSTM的航迹异常检测算法。引入残差结构到LSTM中,建立残差门LSTM,通过将变分自编码器中的BP神经网络层替换为残差门LSTM层,实现对变分自编码器的改进,并构建了VAE-LSTM航迹异常检测模型。模型输入为航迹的速度、加速度、真航向和曲率半径运动特征,输出为航迹点特征的重建概率,重建概率小于概率阈值的航迹点为异常航迹点,包含异常航迹点的航迹判定为异常航迹。以长江水域内的航迹数据进行验证并与多种机
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