摘要
本发明提出了一种考虑不规则数据的航迹预测方法、装置及设备,该方法包括:获取多条原始航迹点数据,将每个航迹点数据特征分解为时间特征数据、静态特征数据、动态特征数据;构建图神经网络模型提取动态特征数据;对时间特征数据进行正余弦编码;对静态特征数据进行独热编码;获取当前时刻传感器的状态数据并通过二进制表示;拼接获得数据特征聚合;基于航迹点数据和对应的数据特征聚合,通过时间预测模型进行预测,得到预测值。本申请结合图神经网络和时间序列模型,通过图模型计算传感器之间的联系,填补缺失的数据特征;同时,通过数据分解以及图神经网络方式,捕捉航迹数据中的复杂时间和空间关系,提高了预测准确性。
技术关键词
航迹预测方法
静态特征
神经网络模型
时间预测模型
节点特征
注意力
动态
传感器
航迹预测装置
编码
邻居
时间序列模型
航迹数据
电子设备
处理器
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存储器
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