多船會(huì)遇場(chǎng)景下基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶航速預(yù)測(cè)

摘要： 為進(jìn)一步提高復(fù)雜環(huán)境下的船舶航速預(yù)測(cè)精度，提出一種在多船會(huì)遇場(chǎng)景下基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network, RNN)的船舶航速預(yù)測(cè)模型。從船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(automatic identification system, AIS)數(shù)據(jù)中提取構(gòu)成多船會(huì)遇場(chǎng)景的船舶航行動(dòng)態(tài)信息(時(shí)間、航速等),采用插值法進(jìn)行等時(shí)間間隔化處理，并構(gòu)建基于RNN的船舶航速預(yù)... （共6頁(yè)）