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采用深度學習進行船舶軌跡序列預(yù)測對于智能航運具有重要意義。船舶自動識別系統(tǒng)（ Automatic Identification System，AlS）蘊藏著大量船舶軌跡特征，基于ΔlS數(shù)據(jù)預(yù)測船舶軌跡是近年智能航運研究的熱點之一。文中提出了一種基于改進Seq2Seq的短時AlS軌跡序列預(yù)測模型，該模型使用門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)將歷史時空序列編碼為一個上下文向量，用以保留軌跡空間點間的時序關(guān)系，同時緩解梯度下降的問題。通過使用門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)作為解碼器來預(yù)測船舶軌跡的時空序列。實驗采用了大規(guī)模真實船舶AIS數(shù)據(jù)，選取兩類典型河段（重慶彎曲河段和武漢順直河段）為實驗區(qū)域，以評估和驗證模型的有效性和適用性。實驗證明，該模型能夠有效提高短時軌跡序列預(yù)測的準確性和效率，汋智能航船碰撞預(yù)警提供了一種有效可行的方法。
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