人工智能毕设船舶轨迹预测与显示

### 关于使用人工智能进行船舶轨迹预测与显示的毕业设计 #### 项目概述 本项目旨在开发一种基于人工智能的方法，用于预测和可视化船舶航行路径。通过收集历史航行情报数据并运用先进的机器学习算法，能够有效提高海上交通安全性和效率。 #### 技术栈选择 为了完成此课题的研究工作，可以选择如下几种主流的技术框架和技术手段： - **机器学习平台**：采用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的开源深度学习库来进行模型的设计、训练及部署； - **地理信息系统 (GIS)** ：利用 GIS 工具如 QGIS 来处理空间位置信息，并将其集成到最终的应用程序界面中以便直观展示结果；[^2] ```python import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split ``` #### 数据获取与预处理 对于此类任务而言，高质量的数据源至关重要。可以从公开渠道下载 AIS 自动识别系统的记录文件作为原始素材之一。之后要经过清洗转换等一系列操作才能投入使用。具体步骤可能涉及去除异常值、填补缺失项等内容。[^3] ```python def preprocess_data(raw_ais_records): cleaned_df = raw_ais_records.dropna() # 去除含有NaN值的行 return cleaned_df ``` #### 特征工程 针对特定应用场景提取有用的特征向量是提升预测精度的关键环节。这里可以考虑加入时间戳、经纬度坐标差分序列等因子构成输入样本集合。此外还应该注意保持前后时刻之间的关联关系以利于捕捉动态变化规律。 ```python def extract_features(df): df['time_diff'] = df.timestamp.diff().fillna(0).astype(int) df['lat_change'] = df.latitude.diff().fillna(0) df['lon_change'] = df.longitude.diff().fillna(0) features = ['time_diff', 'lat_change', 'lon_change'] X = df[features].values y = df[['latitude', 'longitude']].shift(-1).dropna().values[:-1] return X, y ``` #### 模型构建与验证 选用合适的回归或分类器来拟合已知的历史轨迹模式，并通过交叉检验等方式评估其泛化能力。考虑到实际需求可能会偏向短期预报效果，则可尝试LSTM长期短时记忆网络结构或其他适合处理时序问题的人工神经元架构。 ```python model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(None, n_features)), tf.keras.layers.Dense(n_outputs), ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=EPOCHS, batch_size=BATCH_SIZE, validation_split=VAL_SPLIT_RATIO) ``` #### 结果呈现 最后一步就是把计算所得未来一段时间内的预期移动路线绘制出来供相关人员查看参考。这通常借助Matplotlib这样的绘图库实现二维地图上的航线重现功能。 ```python plt.figure(figsize=(8, 6)) for i in range(len(predictions)): plt.plot([actual[i][0], predictions[i][0]], [actual[i][1], predictions[i][1]], color="blue", alpha=.5) plt.scatter(actual[:, 0], actual[:, 1], c='red', marker='o', label='Actual Position') plt.scatter(predictions[:, 0], predictions[:, 1], c='green', marker='+', s=70, linewidths=2, label='Predicted Position') plt.legend() plt.show() ```