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采用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行船舶軌跡序列預(yù)測對于智能航運(yùn)具有重要意義。船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（ Automatic Identification System，AlS）蘊(yùn)藏著大量船舶軌跡特征，基于ΔlS數(shù)據(jù)預(yù)測船舶軌跡是近年智能航運(yùn)研究的熱點(diǎn)之一。文中提出了一種基于改進(jìn)Seq2Seq的短時(shí)AlS軌跡序列預(yù)測模型，該模型使用門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)將歷史時(shí)空序列編碼為一個(gè)上下文向量，用以保留軌跡空間點(diǎn)間的時(shí)序關(guān)系，同時(shí)緩解梯度下降的問題。通過使用門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)作為解碼器來預(yù)測船舶軌跡的時(shí)空序列。實(shí)驗(yàn)采用了大規(guī)模真實(shí)船舶AIS數(shù)據(jù)，選取兩類典型河段（重慶彎曲河段和武漢順直河段）為實(shí)驗(yàn)區(qū)域，以評估和驗(yàn)證模型的有效性和適用性。實(shí)驗(yàn)證明，該模型能夠有效提高短時(shí)軌跡序列預(yù)測的準(zhǔn)確性和效率，汋智能航船碰撞預(yù)警提供了一種有效可行的方法。
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