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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明提出一种基于DBASformer模型的AUV漂移轨迹预测方法，以利用AUV漂移轨迹与洋流间的复杂依赖关系来提高预测准确度。漂移轨迹预测本质是一个时间序列预测问题，主要通过漂移轨迹序列随时间变化的趋势来预测未来轨迹，同时海流流速在一定程度上决定了轨迹序列变化的快慢。首先，本发明针对以往静态模型无法捕捉动态特征的问题，提出了一种基于自适应跨度的注意力机制，该方法将注意力跨度定义为模型的可学习参数，从而可以更加灵活的分布准确的注意力权重。其次，提出了一种新颖的双分支注意力结构，其中包含时间注意力模块和维度注意力模块。两个模块分别计算注意力分数，将加权后的注意力权重作为轨迹数据之间相关性的依据。该方法可以同时捕获序列中的跨时间依赖性和跨维度依赖性，从而提高模型提取多维特征的能力。最后，本发明提出了一种基于Transformer的漂移轨迹预测模型DBASformer，该模型遵循编码器和解码器架构，全局注意力被替换为所提出的双分支自适应注意力，以捕获历史漂移轨迹序列之间的复杂依赖关系，从而精确预测未来一段时间内的漂移轨迹。
主权项：1.一种基于自适应跨度的注意力机制，其特征在于，使用自适应跨越的机制来指导注意力跨度，允许注意力层自主学习最小必要跨度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种基于DBASformer模型的AUV漂移轨迹预测方法
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