基于物理神经网络架构的水上交通事故船舶轨迹重建方法

本发明公开了基于物理神经网络架构的水上交通事故船舶轨迹重建方法，属于船舶轨迹预测技术领域。包括构建改进的BERT‑Base‑Chinese模型，提取水上交通事故报告信息，并结合船舶运动数学模型得到数据集；构建物理神经网络模型，以Diffusion‑TS模型为基础框架进行水上交通事故船舶轨迹重建，并将其编码器部分改为双编码器交互方式，同时在损失函数引入基于船舶运动数学模型的损失和基于水上交通避碰规则的损失。本发明方法在输入信息有限的条件下，通过将领域知识嵌入神经网络，有效减少了模型对训练数据的需求，显著提升了模型在水上交通事故船舶轨迹重建中的适用范围与精度，并增强了算法可解释性。