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摘要：本发明提出了一种基于T‑GRU的长距离船舶航迹预测方法及装置，方法包括：按照时间戳对航迹数据进行排序，对经度和纬度数据分别进行样条插值；将船舶运动数据按照预设比例划分为训练集和测试集，利用训练集对神经网络进行训练；完成后，分别使用训练集和测试集进行预测，得到训练集预测值以及测试集预测值；确定训练集预测值与真实值的残差序列；对残差序列进行分解，得到本征模态分量以及残差项并分别进行训练并预测，得到对应的预测结果并求和，作为测试集残差的预测值；船舶航迹的预测结果确定为残差的预测值与测试集预测值的和。本发明可用于捕捉长时间依赖关系，在长距离航迹预测中对复杂关系实现准确建模，提高预测准确性。
主权项：1.一种基于T-GRU的长距离船舶航迹预测方法，其特征在于，包括：步骤S1，按照时间戳对航迹数据进行排序，对经度和纬度数据分别进行样条插值；步骤S2，将船舶运动数据按照预设比例划分为训练集和测试集，利用训练集对初始神经网络进行训练；其中，所述神经网络的输入包括经纬度、航速、航向，输出为预测出的船舶位置，训练完成后，分别使用训练集和测试集进行预测，得到训练集预测值Y’train以及测试集预测值Y’pre；步骤S3，确定训练集预测值与真实值的残差序列res＝Ytrue-Y’train；步骤S4，利用EMD算法对所述残差序列res进行分解，得到本征模态分量以及残差项，并基于所述分量和所述残差量分别建立GRU网络进行训练并预测，得到对应的预测结果并求和，作为测试集残差的预测值Yres；步骤S5，当前船舶航迹的预测结果Y被确定为Y＝Y’pre+Yres。
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百度查询： 中国电子科技集团公司第十五研究所 基于T-GRU的长距离船舶航迹预测方法及装置
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