【摘 要】
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近年来,水上交通事故时有发生。为减小事故发生率,要求海事监管部门加强对船舶的监控和管理,提前发现船舶的异常行为。船舶轨迹预测作为船舶异常行为识别的基础,对于提升监管效率有着重要作用。目前大多数航迹预测模型均为单一预测模型,预测精度受模型的影响,波动性较大。组合预测模型给若干种单一预测模型赋予不同的权重,充分发挥单一预测模型的优势,集中更多预测技巧,进一步减小误差,提高预测精度。本文从提高船舶航迹预
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近年来,水上交通事故时有发生。为减小事故发生率,要求海事监管部门加强对船舶的监控和管理,提前发现船舶的异常行为。船舶轨迹预测作为船舶异常行为识别的基础,对于提升监管效率有着重要作用。目前大多数航迹预测模型均为单一预测模型,预测精度受模型的影响,波动性较大。组合预测模型给若干种单一预测模型赋予不同的权重,充分发挥单一预测模型的优势,集中更多预测技巧,进一步减小误差,提高预测精度。本文从提高船舶航迹预测精度出发,对2种典型的单一航迹预测模型存在的问题进行改进,并利用信息熵理论将二者进行线性组合。提出改进的PSO-BP神经网络航迹预测模型,解决BP神经网络由于起始权重和阈值选择的不同,容易陷入局部最小值的问题。引入改进的PSO算法,对粒子进行柯西变异,增强粒子群早期的全局搜索能力,避免BP神经网络陷入局部最优解。构建基于注意力机制的双向门控循环神经网络（Attention Bidirectional Gate Recurrent Unit Recurrent Neural Network,A-Bi-GRU RNN）航迹预测模型。和LSTM单元相比,GRU单元所需参数较少,结构简单,在某些较小的数据集上,GRU相比于LSTM表现出更好的性能。引入双向结构和注意力机制,充分考虑输入数据前后的关联性,突出对输出有重要影响序列的权重,进一步提高预测精度。将上述构建的2种单一航迹预测模型:改进的PSO-BP神经网络预测模型、A-BiGRU网络预测模型通过信息熵理论进行线性组合,充分发挥BP神经网络优秀的非线性拟合能力和GRU网络对时间序列强大的处理能力。实验结果表明,组合预测模型的预测精度高于单一预测模型。
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