【摘 要】
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随着经济全球化和国际贸易的扩大,海上运输业发展迅速,海上交通密度、船舶数量、危险货物种类以及装载量不断增加。船舶数量及航运线路的增多虽然使航运贸易越来越繁荣,但同时会使船舶频繁行驶的航道拥挤,负载增大。相应由于船舶自身问题以及人为因素也会导致事故增多,人员的生命财产安全也受到威胁,同时给港口管理、船舶安全行驶以及船舶避碰提出了新的挑战。因此,提前预知船舶的航行轨迹,对保障船舶海上交通安全具有重要意
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随着经济全球化和国际贸易的扩大,海上运输业发展迅速,海上交通密度、船舶数量、危险货物种类以及装载量不断增加。船舶数量及航运线路的增多虽然使航运贸易越来越繁荣,但同时会使船舶频繁行驶的航道拥挤,负载增大。相应由于船舶自身问题以及人为因素也会导致事故增多,人员的生命财产安全也受到威胁,同时给港口管理、船舶安全行驶以及船舶避碰提出了新的挑战。因此,提前预知船舶的航行轨迹,对保障船舶海上交通安全具有重要意义。由于AIS历史数据包含大量的船舶交通行为信息,因此通过分析AIS数据可以得到重要的船舶交通行为特性。本文利用大量的历史AIS数据,分析数据特点和运用深度学习理论,研究适用于船舶轨迹预测的算法,构建基于GRU-LR混合模型的船舶轨迹预测模型。本文的研究内容为如下:1.对AIS数据进行分析。筛选符合模型训练的船舶,处理数据的空缺值、异常值,提取符合模型训练的船舶轨迹数据。利用随机森林算法对AIS数据特征进行重要性排序,筛选对模型目标影响较大的数据特征。2.建立GRU-LR轨迹预测模型。在处理时间序列时,由于GRU模型可以捕获时间序列数据中的长期依赖关系,因此,将GRU（门控循环单元）与LR（线性回归）结合,构建GRU-LR混合模型。3.通过仿真实验验证GRU-LR轨迹预测模型是正确的、有效的,具有较好的训练效果和较小的误差。
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