一种基于优化生成器的轨迹预测方法

本发明公开了一种基于优化生成器的轨迹预测方法，采集历史船舶AIS数据，构建轨迹预测数据集；使用卷积神经网络对轨迹预测数据集进行特征提取；构建基于优化生成器的轨迹预测模型，将双端长短期记忆网络BiLSTM模型嵌入对抗神经网络GAN的生成器；通过提取的特征对轨迹预测模型进行对抗训练，得到训练好的轨迹预测模型；通过训练好的轨迹预测模型进行轨迹预测。通BILSTM网络强大的时间序列分析能力捕捉船舶运动的长期依赖关系，同时利用GAN的生成能力来模拟船舶轨迹的复杂分布，从而提高预测的准确性和鲁棒性。