當(dāng)前世界經(jīng)濟全球化發(fā)展日益加深,利用海上交通實現(xiàn)經(jīng)濟貿(mào)易往來逐漸成為熱門趨勢,海上交通運輸日益繁忙,運輸量迅猛增長,水域承載負擔(dān)不斷增大,海洋船舶數(shù)目增多,重要水域及航道中往來船舶密度越來越大,因而海上交通事故頻發(fā),提高海上航行安全、減少交通事故勢在必行,關(guān)鍵任務(wù)是實現(xiàn)船舶的軌跡預(yù)測。在海事搜救、海關(guān)緝私等應(yīng)用中,對船舶進行軌跡預(yù)測是一個關(guān)鍵問題,精準(zhǔn)且高效的軌跡預(yù)測對于減少海上交通事故、提高相關(guān)海事部門和船舶交通服務(wù)系統(tǒng)的決策水準(zhǔn)具有重大的意義。本文針對海洋船舶軌跡預(yù)測問題展開研究,通過船舶自動識別系統(tǒng)（Automatic Identification System,AIS）收集大量的船舶歷史航行數(shù)據(jù),提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的船舶軌跡預(yù)測方法,該方法將軌跡預(yù)測任務(wù)分為數(shù)據(jù)預(yù)處理和軌跡預(yù)測兩個階段。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,分析AIS數(shù)據(jù)存在的問題,首先基于線性插值法進行插值預(yù)處理,解決AIS數(shù)據(jù)量稀疏、部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)分布不均問題;然后設(shè)計了一種基于對稱分段路徑距離（Symmetrized Segment-Path Distance,SSPD）的相似性度量方法,消除AIS數(shù)據(jù)中的冗余數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

LSTM結(jié)構(gòu)圖

GRU結(jié)構(gòu)

??ü??夭閶盜罰?謔涑黿詰慊竦米羆言げ廡?列Y，包括預(yù)測位置的經(jīng)緯度坐標(biāo)。在隱藏層中，將普通RNN單元替換為GRU單元，根據(jù)實驗結(jié)果將神經(jīng)元個數(shù)設(shè)定為100；分別設(shè)計了兩個Dropout層和Dense層，根據(jù)經(jīng)驗將Dropout的概率設(shè)為0.2。Dropout是由Hinton等人于2012年提出并應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于防止網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過擬合現(xiàn)象[94]-[95]，Dense層即全連接層，用于對上一層的神經(jīng)元進行全部連接，實現(xiàn)特征的非線性組合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，激活函數(shù)用于處理非線性，本文選擇雙曲正切函數(shù)（tanh）作為隱藏層和輸出層的激活函數(shù)。圖4.4GRU循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig4.4GRUneuralnetworkstructure神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練通過計算預(yù)測值與實際值之間的誤差不斷調(diào)整權(quán)重進行優(yōu)化，直至誤差下降到可接受的水平即得到理想輸出，本文選擇平均均方誤差函數(shù)（MeanSquaredError，MSE）和自適應(yīng)矩估計（AdaptiveMomentEstimation，

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于運動特征的軌跡相似性度量研究[D]. 朱進.南京師范大學(xué) 2015



本文編號：3264932