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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明提供一种基于AIS的船舶航行轨迹预测方法及系统，涉及船舶航行轨迹预测技术领域，包括：将vSVR模型所要优化的参数作为基因并随机生成初始种群，获取船舶AIS数据并将其输入初始种群的各个vSVR模型个体中进行训练；根据个体输出预测值的异同，将初始种群划分为多个进化小组，并根据预测值和实际值的偏差确定个体适应度值；以适应度值作为遗传算法中选择操作的依据，对进化小组交替进行独立进化和整体进化，多次迭代以确定航行轨迹预测模型；将待测船舶AIS数据输入至航行轨迹预测模型中进行航行轨迹预测。本发明通过划分进化小组，对进化小组交替进行独立进化并传递优秀个体、整体进化的设置，找到最优的模型参数，提高船舶航行轨迹的预测准确率。

主权项：1.一种基于AIS的船舶航行轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取呈连续时间序列排列的AIS数据，以及与AIS数据时序对齐的环境数据，对AIS数据和环境数据进行预处理后，将AIS数据随机划分为训练集和测试集，预处理包括去除异常值、补充缺失值和归一化处理；S2，建立需优化参数的vSVR模型，将vSVR模型所要优化的参数作为基因并随机生成初始种群，初始种群由多个具有不同基因的vSVR模型个体组成，采用训练集中的AIS数据对vSVR模型个体进行训练，并将初始种群中的个体按照相似度大小分为多个进化小组；S3，基于环境数据、经度坐标预测值和经度坐标的偏差、纬度坐标预测值和纬度坐标的偏差，计算各个进化小组中vSVR模型个体的适应度值，适应度值用于评价vSVR模型个体的好坏；S4，将各进化小组均按照遗传算法的标准操作，进行一轮独立进化，并基于进化后vSVR模型个体的适应度值确定优秀vSVR模型个体，将优秀vSVR模型个体传递至其他进化小组中；S5，采用遗传算法的标准操作对经独立进化后的全部进化小组进行一轮整体进化，并将新生成的vSVR模型个体放入其父系vSVR模型个体所在的进化小组中；S6，重复步骤S3-S5，直至找到最优的vSVR模型个体，或者达到预定的进化次数后将全部进化小组中适应度值最高的vSVR模型个体作为最优的vSVR模型个体；S7，将测试集中的AIS数据输入至最优的vSVR模型个体中进行测试，在测试合格后将最优的vSVR模型个体作为航行轨迹预测模型，并在测试不合格时返回步骤S2中，重新确定vSVR模型需优化参数的取值范围；S8，将待测船舶的AIS数据进行预处理后，输入至航行轨迹预测模型中，以预测待测船舶的航行轨迹。

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百度查询： 武汉理工大学 基于AIS的船舶航行轨迹预测方法及系统