文献类型：期刊文章

作　　者：徐国庆[1] 马建文[1] 吴晨辉[1] 张安西[1]

XU Guo-qing;MA Jian-wen;WU Chen-hui;ZHANG An-xi(School of Navigation,Shandong Jiaotong University,Weihai 264200,China)

机构地区：[1]山东交通学院航海学院

出　　处：《舰船科学技术》

基　　金：山东省交通运输科技计划资助项目(2018B70);山东交通学院研究生科技创新基金资助项目(2019YK013)

年　　份：2019

卷　　号：41

期　　号：23

起止页码：177-180

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：航行预测是无人艇关键技术之一。航行问题复杂度较高,传统的预测算法无法满足当前需求。为此,提出一种基于注意力机制-长短期记忆(Attention-Long Short Term Memory,Attention-LSTM)的多维船舶航行预测算法,结合船舶自动识别系统(Automatic Identification Systerm,AIS),采用注意力机制突出对船舶航行起关键作用的输入特征,实现对船舶未来时刻经度、纬度、航向、航速的预测。以成山角海域真实数据为例,进行仿真对比实验,结果表明所提方法具有更好的精确性和鲁棒性。

关 键 词：航行预测  船舶自动识别系统 误差反向传播算法 注意力机制  长短期记忆  

分 类 号：U675.9]