基于混合卡尔曼神经网络的船舶轨迹预测方法

本发明提供一种基于混合卡尔曼神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，通过将神经网络引入卡尔曼滤波框架，保留卡尔曼滤波的数学基础和解释性，同时利用神经网络的拟合能力和学习能力。当动力学神经网络模型的输出结果存在噪声时，利用基于混合卡尔曼神经网络对其进行优化，从而更好地处理现实世界中复杂多变的动态系统，实现更准确、鲁棒的航迹预测。