基于频域分析与深度学习的船舶航行轨迹预测方法及系统

本发明公开了基于频域分析与深度学习的船舶航行轨迹预测方法及系统，涉及船舶导航与海上交通管理技术领域，该方法包括：实时收集船舶航行AIS数据并进行预处理操作，将预处理后的时域数据采用动态滑动窗口进行分割并转换成频域表示，采用滑动更新策略更新当前窗口的频率分量，以此构建频域特征向量，实现高频数据的实时处理与噪声抑制；引入多模态门控注意力融合机制，将频域特征向量和时域瞬态特征向量进行融合，动态平衡频域周期性特征与时域突发特征权重；将融合特征向量输入到深度学习预测模型，将模型输出的频域预测结果转换回时域，生成船舶的未来位置、航速和航向信息。本发明通过结合频域分析与深度学习技术，大幅提升预测精度及效率。