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本发明公开一种基于深度学习模型T‑LSTM的船舶运动轨迹预测方法,首先根据AIS数据特征,构建轨迹预测数据集,对于单个船舶运动,设计时间感应T‑LTSM神经网络方法,通过增加一个新变量时间间隔,并结合时间注意力机制来决定时间间隔对每层LSTM单元的影响,实现不同步长AIS数据的直接利用;对于多船舶同时运动预测,在单船舶运动分析的基础上,构建对抗神经网络模型,生成器部分采用T‑LSTM和LTSM的双层结构预测船舶数据,通过对抗学习网络参数实现多船舶运动的同时预测。本方案方法具有精确度高、易实现的特
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116664629 A
(43)申请公布日 2023.08.29
(21)申请号 202310735605.4 G06N 3/094 (2023.01)
(22)申请日 2023.06.
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