摘要
本发明公开了一种基于改进P‑B‑T的船舶轨迹预测方法,通过建立包括均方误差、船舶预测轨迹点到上一时刻轨迹点的距离与船舶真实轨迹点到上一时刻轨迹点的距离和真实轨迹点与预测轨迹点的航向差的损失函数,来对基于双向长短期记忆网络和Transformer模型的船舶轨迹预测模型进行训练,以此来获取对船舶轨迹的时间序列数据进行编码后的轨迹向量,以获取船舶的预测轨迹,实现对船舶轨迹的预测;通过本发明所建立的损失函数,由于损失函数中不仅考虑了轨迹点位置因素还考虑了船舶航向和船舶的速度因素,使预测出来的船舶轨迹更贴合船舶实际运动的运动状态,并使得到的预测结果更有利于提高船舶整条预测轨迹与实际轨迹的相似程度,大大提高了预测的精度。
技术关键词
船舶轨迹预测方法
轨迹预测模型
双向长短期记忆网络
序列
数据
编码
归一化方法
误差
运动
精度
速度
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