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摘要：本发明提出一种基于GAT‑ABiGRU网络的AUV漂移轨迹预测方法，该方法首先利用图注意力网络捕获轨迹数据的空间特征，用以表现数据间的依赖关系，确保数据特征间的相互作用得到充分考虑。其次，采用基于注意力机制的双向门控循环单元网络ABiGRU来强化时间序列数据的处理能力。通过加权和合并特征，使模型能够聚焦于最重要的信息。同时，ABiGRU的双向结构使其能够充分利用前后文信息，进一步提升了对未来状态变化的敏感性。最后，充分考虑了海洋环境特征对AUV轨迹的影响。通过将这些特征作为输入，模型能够更好地理解环境因素与AUV轨迹之间的关联，从而进一步提高预测精度。实验表明，GAT‑ABiGRU网络在漂移预测方面具有更高的精度和适应性。
主权项：1.一种基于GAT-ABiGRU网络的AUV漂移轨迹预测方法，其特征在于，采集需要进行预测的AUV漂移轨迹时间序列数据和影响漂移轨迹的海洋环境因素时间序列数据。对采集到的数据进行数据预处理，获得处理后的数据集。基于所述处理后的数据集，通过GAT-ABiGRU网络对失事AUV的未来漂移轨迹进行预测；基于预测结果数据，与原始真实数据进行比较，得到相应点的距离误差。
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百度查询： 济南大学 一种基于GAT-ABiGRU网络的AUV漂移轨迹预测方法
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