基于LSTM-EMD模型的船舶航迹预测方法
王均刚1
胡柏青1
高端阳2
朱九鹏1
1.海军工程大学电气工程学院 武汉 4300332.大连舰艇学院航海系 大连 116018
摘要：船舶运动轨迹预测是船舶避碰、海上交通管理等领域的一个关键问题,对于提高航海安全性有着不可忽视的作用.现有成果包含了许多不同的轨迹预测模型,但很少有关于预测误差和补偿技术的研究.针对船舶轨迹预测与补偿技术,提出了一种结合长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型和经验模态分解(Empirical Mode Decompo-sition,EMD)算法的预测框架,包含数据预处理、LSTM模型预测、EMD分解、残差预测及补偿,利用AIS(Automatic Identifica-tion System,AIS)数据进行实验验证,实验结果表明:与BP神经网络模型和LSTM神经网络模型相比,该组合模型的均方根误差和平均绝对百分比误差均为最小,是一种预测精度更高的船舶运动轨迹预测方法.
关键词：船舶运动轨迹预测AIS长短时记忆神经网络经验模态分解组合预测模型
分类号：U674(水路运输)
论文发表日期：2023-07-20
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：7( 29-35 )
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