基于长短记忆网络的舰船航迹预测方法
杨金鸿1
皇甫立1
熊璋2
许松1
王新远1
1.中国船舶工业系统工程研究院 北京 1000942.北京航空航天大学 北京 100191
摘要：在复杂海洋环境航行中,对航迹的准确预测是保障舰船安全、有效航行的重要基础.提出一种基于长短记忆网络模型的舰船航迹预测方法,该方法利用历史时刻舰船运动状态序列预测未来时刻舰船运动状态,进而预测舰船航迹.利用长短记忆网络(LSTM)对舰船运动序列模型进行训练学习,建立舰船运动状态预测模型,实现航迹预测.该模型具有长记忆功能,能够利用较长期舰船运动状态变化趋势预测舰船运动状态.最后仿真实验结果表明论文所提方法的有效性.
关键词：长短记忆网络深度学习舰船航迹预测算法
分类号：U675(水路运输)
资助基金：国防基础科研项目(JCKY2016206B001)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 30-33,59 )
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