【摘 要】
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联邦学习是一种可以在弱通信环境下有效解决数据孤岛问题的分布式机器学习方法，本文针对海上船舶轨迹实时预测问题，提出了一种基于联邦学习的船舶轨迹预测方法E-FVTP。该方法基于Fedves联邦学习框架，通过规范客户端数据集规模以及客户端正则项，在充分尊重客户端数据特征前提下，减小数据非独立同分布特征对全局模型的影响，加快收敛速度。针对海洋通信资源短缺场景，提出一种基于CNN和GRU融合的CNN-GRU
【基金项目】
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浙江省重点研发计划项目“云-边协同的海洋渔业及港航物流智能服务关键技术、平台及应用示范”（2021C03187）； 国家自然科学基金“‘学习驱动型’边缘智能系统性能优化关键技术研究”（62072146）； 浙江省自然科学基金“面向异构存储介质的海量数据分布式高性能缓存关键技术研究”（LQ23F020015）；
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联邦学习是一种可以在弱通信环境下有效解决数据孤岛问题的分布式机器学习方法，本文针对海上船舶轨迹实时预测问题，提出了一种基于联邦学习的船舶轨迹预测方法E-FVTP。该方法基于Fedves联邦学习框架，通过规范客户端数据集规模以及客户端正则项，在充分尊重客户端数据特征前提下，减小数据非独立同分布特征对全局模型的影响，加快收敛速度。针对海洋通信资源短缺场景，提出一种基于CNN和GRU融合的CNN-GRU联邦学习模型以实现高效的船舶轨迹预测。采用开源MarineCadastre数据集和实际近海船舶AIS数据集进行实验，实验结果表明，与集中式的CNN-GRU模型相比，E-FVTP在预测误差比集中式训练方法降低40%的情况下，收敛速度提升67%、通信量降低77.03%。并且对比主流联邦学习框架下的预测实验，E-FVTP在预测误差略优的情况下，收敛速度至少提高24.8%。因此，E-FVTP在收敛速度、通信、和精确度等性能方面表现效果良好，可实现复杂海洋环境中船舶轨迹的精确预测，提升海上交通安全。
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