一种并行LSTM-FCN模型在船舶航迹预测中的应用.pdf

并行LSTM-FCN模型在船舶航迹预测中的应用 本文提出了一种并行LSTM-FCN（Parallel LSTM-FCN，PLSTM-FCN）模型，用于船舶航迹预测。该模型结合了长短期记忆（LSTM）模型和全卷积网络（FCN）模型的优势，实现了高维航迹数据特征提取和趋势预测。模型的设计基于动态时间规整算法和拉依达准则的船舶历史航迹数据预处理方法，提高了模型从不同类型船舶历史航迹中深度学习航行趋势和转弯细节的效率。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了并行LSTM-FCN模型，结合了LSTM模型和FCN模型的优势，实现了高维航迹数据特征提取和趋势预测。 2. 提出了基于动态时间规整算法和拉依达准则的船舶历史航迹数据预处理方法，提高了模型从不同类型船舶历史航迹中深度学习航行趋势和转弯细节的效率。 3. 通过仿真实验，验证了PLSTM-FCN模型对多维特征船舶航迹预测的精确度优于传统循环神经网络。 本文的研究具有重要的实践意义，对于船舶航迹预测和海洋交通管制等领域具有重要的应用价值。 知识点： 1. Long Short-Term Memory（LSTM）模型：一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖关系的时间序列数据。 2. Fully Convolutional Networks（FCN）模型：一种特殊的卷积神经网络，擅于提取时间序列数据细节变化规律。 3. 并行LSTM-FCN（PLSTM-FCN）模型：一种结合LSTM模型和FCN模型的模型，实现了高维航迹数据特征提取和趋势预测。 4. 动态时间规整算法：一种数据预处理方法，用于处理不均匀时间序列数据。 5. 拉依达准则：一种数据预处理方法，用于处理不均匀时间序列数据。 6. 船舶自动识别系统（AIS）：一种自动识别系统，用于识别和跟踪船舶。 7. 深度学习：一种机器学习方法，用于学习和表达复杂数据中的patterns和关系。 在本文中，我们讨论了并行LSTM-FCN模型在船舶航迹预测中的应用，并且验证了该模型对多维特征船舶航迹预测的精确度优于传统循环神经网络。