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申请/专利权人：大连海事大学;大连海大智龙科技有限公司;中国船舶科学研究中心
摘要：本发明公开了一种基于改进P‑B‑T的船舶轨迹预测方法，通过建立包括均方误差、船舶预测轨迹点到上一时刻轨迹点的距离与船舶真实轨迹点到上一时刻轨迹点的距离和真实轨迹点与预测轨迹点的航向差的损失函数，来对基于双向长短期记忆网络和Transformer模型的船舶轨迹预测模型进行训练，以此来获取对船舶轨迹的时间序列数据进行编码后的轨迹向量，以获取船舶的预测轨迹，实现对船舶轨迹的预测；通过本发明所建立的损失函数，由于损失函数中不仅考虑了轨迹点位置因素还考虑了船舶航向和船舶的速度因素，使预测出来的船舶轨迹更贴合船舶实际运动的运动状态，并使得到的预测结果更有利于提高船舶整条预测轨迹与实际轨迹的相似程度，大大提高了预测的精度。
主权项：1.一种基于改进P-B-T的船舶轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取船舶轨迹的时间序列数据，并进行清洗，并依次通过线性插值、归一化方法，对清洗完成时间序列数据进行预处理，获取预处理后的船舶轨迹的时间序列数据；S2：建立基于双向长短期记忆网络和Transformer模型的船舶轨迹预测模型的损失函数；所述损失函数包括均方误差、船舶预测轨迹点到上一时刻轨迹点的距离与船舶真实轨迹点到上一时刻轨迹点的距离差和真实轨迹点与预测轨迹点的航向差；S3：根据所述预处理后的船舶轨迹的时间序列数据，采用基于双向长短期记忆网络和Transformer模型的船舶轨迹预测模型，并基于所述损失函数，对船舶轨迹预测模型进行训练，获取训练后的船舶轨迹预测模型；S4：根据所述训练后的船舶轨迹预测模型，获取对船舶轨迹的时间序列数据进行编码后的轨迹向量，以获取船舶的预测轨迹，实现对船舶轨迹的预测。
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百度查询： 大连海事大学 大连海大智龙科技有限公司 中国船舶科学研究中心 一种基于改进P-B-T的船舶轨迹预测方法
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