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申请/专利权人：北京市天元网络技术股份有限公司
摘要：本发明提供一种作业渔船航行轨迹预测方法、装置、设备、介质及产品，属于轨迹预测技术领域，方法包括：获取待预测作业渔船的AIS数据；输入AIS数据至预先训练完成的轨迹预测模型，得到待预测作业渔船的预测轨迹。其中，轨迹预测模型的训练步骤包括：获取作业渔船的历史AIS数据，根据历史AIS数据得到标准AIS数据；基于注意力机制和多尺度机制对CNN‑LSTM模型进行改进，得到改进的CNN‑LSTM模型；基于标准AIS数据对改进的CNN‑LSTM模型进行训练，得到轨迹预测模型。本发明通过注意力机制和多尺度机制对CNN‑LSTM模型进行改进，对改进的CNN‑LSTM模型训练得到轨迹预测模型，可以提高渔船航行轨迹预测中的性能，使预测结果更加准确和可靠。
主权项：1.一种作业渔船航行轨迹预测方法，其特征在于，包括：获取待预测作业渔船的AIS数据；输入所述AIS数据至预先训练完成的轨迹预测模型，得到所述待预测作业渔船的预测轨迹；其中，所述轨迹预测模型的训练步骤，包括：获取作业渔船的历史AIS数据，根据所述历史AIS数据得到标准AIS数据；基于注意力机制和多尺度机制对CNN-LSTM模型进行改进，得到改进的CNN-LSTM模型；基于所述标准AIS数据对所述改进的CNN-LSTM模型进行训练，得到所述轨迹预测模型。
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百度查询： 北京市天元网络技术股份有限公司 作业渔船航行轨迹预测方法、装置、设备、介质及产品
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