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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提供一种基于知识驱动的船舶航迹预测方法、装置、设备及介质，涉及船舶轨迹预测技术领域，收集和整合不同来源和类型的时空大数据，进行预处理操作，获取目标船舶和周围船舶各自的历史轨迹信息，提取不同类别船舶的航线知识，融合常识信息、专家经验、航线规律和环境信息，建模多变量时空关系，按照知识元组模型和知识表示学习，构建时空知识库，构建船舶航迹预测模型并利用模型，根据目标船舶的历史轨迹信息以及时空知识库，得到目标船舶的船舶航迹预测结果，并对本次船舶航迹预测的数据、航线规律、交互关联关系进行动态学习并更新。上述方法基于多源真实航行数据，并学习航行数据中的知识，提高了航迹预测的准确性。
主权项：1.一种基于知识驱动的船舶航迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：通过原始时空大数据预处理模块，收集和整合不同来源、不同类型的时空大数据，围绕物理完整性、空间覆盖性以及时间准确度三个层面，进行预处理操作，所述预处理操作包括以下至少一者：过滤、分割、拼接；所述不同来源包括：卫星、船舶自动识别系统、监控、手机信号；所述不同类型包括：影像、文本、表格；通过数据挖掘与知识发现模块，获取目标船舶和周围船舶各自的历史轨迹信息，提取出不同类别船舶的航线知识，融合常识信息、专家经验、航线规律和环境信息，通过时空关系计算量化建模多变量时空关系，按照知识元组模型和知识表示学习，构建时空知识库，实现时空知识关联；通过知识驱动的船舶航迹预测模块，构建船舶航迹预测模型，利用所述船舶航迹预测模型，根据目标船舶的历史轨迹信息以及所述时空知识库，得到目标船舶的船舶航迹预测结果；通过时空知识库动态更新模块，对本次船舶航迹预测的数据、航线规律、交互关联关系进行动态学习并更新，不断调整时空知识库，同时促进所述知识驱动的船舶航迹预测模块的自适应迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于知识驱动的船舶航迹预测方法、装置、设备及介质
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