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申请/专利权人：中科南京人工智能创新研究院

摘要：本发明公开了一种基于全球地理信息编码PlusCode和Transformer的航迹预测方法及系统，该方法包括获取原始AIS数据，构建原始AIS数据集，对原始AIS数据集进行预处理，形成训练数据集；依序采用动态调整编码精度和多维度数据增强方法进行优化，得到优化后的数据集；构建并训练Transformer模型；使用训练好的Transformer模型，得到航迹预测结果；基于航迹预测结果，采用多模态融合算法和自适应异常检测算法进行优化，得到优化后的航迹预测结果。本发明不仅实现了对大规模航迹数据的有效处理，同时还优化了数据集，提高了数据质量，提升了预测性能、实时性和稳定性。

主权项：1.基于全球地理信息编码PlusCode和Transformer的航迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取原始AIS数据，构建原始AIS数据集，对原始AIS数据集进行预处理，形成训练数据集；其中原始AIS数据包括经纬度坐标、对地速度、对地航向、时间戳、水上移动业务标志码和轮船类型；S2、基于训练数据集，采用动态调整编码精度方法进行优化，得到优化后的数据集；S3、基于优化后的数据集，构建并训练Transformer模型，得到训练好的Transformer模型；使用训练好的Transformer模型，得到航迹预测结果；S4、基于航迹预测结果，采用多模态融合算法和自适应异常检测算法进行优化，得到优化后的航迹预测结果；步骤S2进一步为：S21、基于训练数据集，执行动态精度PlusCode编码，生成每个航迹点的初始PlusCode编码序列；S22、基于初始PlusCode编码序列，计算局部编码的信息熵和冗余度，基于信息熵和冗余度，动态调整每个航迹点的编码长度，生成优化后的PlusCode编码序列；S23、基于优化后的PlusCode编码序列，构建自适应PlusCode字符映射字典，使用自适应PlusCode字符映射字典，将优化后的PlusCode编码序列转换为整数序列；S24、基于整数序列，形成优化后的数据集；步骤S2还包括：S25、基于优化后的数据集，计算得到序列长度分布和时空相关性；基于序列长度分布和时空相关性，构建张量形状参数搜索空间；S26、基于优化后的数据集和张量形状参数搜索空间，采用贝叶斯优化方法，得到张量形状参数；S27、基于张量形状参数，将优化后的数据集转换为四维张量表示；S28、基于四维张量表示中的每个整数标识，计算其在当前批次中的出现频率，得到频率分布；S29、构建编码空间，基于频率分布，使用对数尺度函数动态调整每个整数标识的编码空间，得到动态调整后的编码空间；S210、基于动态调整后的编码空间，构建变长编码方案；基于变长编码方案，为每个整数标识分配独热向量，并构建自适应独热编码空间；S211、基于自适应独热编码空间，将四维张量表示转换为五维张量表示。

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