船舶轨迹预测 数据集
时间: 2025-05-14 21:47:10 浏览: 47
### 船舶轨迹预测数据集下载
对于船舶轨迹预测的研究,获取高质量的数据集至关重要。以下是几个可以考虑的公开数据源:
#### 1. **丹麦海事局 (Danish Maritime Authority, DMA)** 提供的 AIS 数据集
该数据集被广泛应用于学术研究中,并且已被多个论文采用作为实验基础[^4]。具体来说,这些数据包含了详细的船舶动态信息以及静态属性。为了便于研究人员使用,还提供了预处理脚本 `csv2pkl.py` 来帮助转换原始 CSV 文件到更易于加载的 Pickle 格式。
- 数据集链接: [点击访问](https://github.com/CIA-Oceanix/GeoTrackNet)
需要注意的是,在实际操作前应仔细阅读相关文档了解其结构特点并按照说明完成必要的前期准备工作。
#### 2. CSDN 上分享的一个基于LSTM模型训练所需的样本集合
此资源包内含经过初步整理后的输入特征矩阵X与目标标签y数组文件(.npy),适合快速验证算法效果而不必自行构建整个流程体系[^5]。不过由于它是针对特定方法定制而成的结果形式,因此灵活性相对较低一些;如果希望调整参数或者尝试其他架构,则仍需重新收集原始记录再做进一步加工处理才行。
- 下载地址(CSDN): [此处跳转](https://download.csdn.net/download/weixin_43261465/87526631)
另外也给出了百度云存储版本方便国内用户获取:
- 百度网盘提取码:`enpd`
#### 3. 使用 An-Yuhang-Ace 开发者开源项目中的测试素材
在其关于人工智能辅助导航领域探索过程中所创建名为 "VesselTrajectoryPrediction" 的工程里附带了一些样例片段可供参考学习之用[^2]。尽管规模不大但足以满足初期概念验证需求。
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```python
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM,Dense
# 假设我们已经加载好了上述提到任一途径取得的数据...
def load_data(path_to_dataset):
pass # 实现具体的读取逻辑
x_train,y_train=load_data('path/to/training_set')
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(None, x_train.shape[-1])))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
history=model.fit(x_train, y_train, epochs=20,batch_size=32)
```
以上代码展示了一个简单的利用LSTM神经网络来进行时间序列回归任务的例子,其中涉及到如何定义层配置、编译选项设置等内容。
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