基于LSTM神经网络的舰船航行位置预测
韩旭
孙文本
周智楠
苑海静
天津航海仪器研究所 天津 300131
摘要：针对狭水道航行等对位置信息精度与稳定性要求较高的场景,提出一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的舰船航行位置预测模型.完成模型构建的同时,结合导航系统、操控与推进系统、气象水文系统的航行试验历史数据,对模型进行了训练与测试,实现了对未来时刻舰船航行位置的预测.试验结果表明,舰位预测模型根据船舶航行历史数据对未来时刻航行位置的预测具有较高的准确性与稳定性,能够对船舶在狭水道航行等特殊场景下的安全航行提供辅助与支持.
关键词：导航系统LSTM神经网络位置预测
分类号：O141.4(数理逻辑、数学基础)
论文发表日期：2023-09-20
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：4( 58-61 )
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