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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：本发明公开了一种基于优化生成器的轨迹预测方法，采集历史船舶AIS数据，构建轨迹预测数据集；使用卷积神经网络对轨迹预测数据集进行特征提取；构建基于优化生成器的轨迹预测模型，将双端长短期记忆网络BiLSTM模型嵌入对抗神经网络GAN的生成器；通过提取的特征对轨迹预测模型进行对抗训练，得到训练好的轨迹预测模型；通过训练好的轨迹预测模型进行轨迹预测。通BILSTM网络强大的时间序列分析能力捕捉船舶运动的长期依赖关系，同时利用GAN的生成能力来模拟船舶轨迹的复杂分布，从而提高预测的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于优化生成器的轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采集历史船舶AIS数据，构建轨迹预测数据集；（2）使用卷积神经网络对轨迹预测数据集进行特征提取；（3）构建基于优化生成器的轨迹预测模型，将双端长短期记忆网络BiLSTM模型嵌入对抗神经网络GAN的生成器；通过提取的特征对轨迹预测模型进行对抗训练，得到训练好的轨迹预测模型；（4）通过训练好的轨迹预测模型进行轨迹预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京师范大学 一种基于优化生成器的轨迹预测方法
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