针对狭水道航行等对位置信息精度与稳定性要求较高的场景,提出一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的舰船航行位置预测模型。完成模型构建的同时,结合导航系统、操控与推进系统、气象水文系统的航行试验历史数据,...针对狭水道航行等对位置信息精度与稳定性要求较高的场景,提出一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的舰船航行位置预测模型。完成模型构建的同时,结合导航系统、操控与推进系统、气象水文系统的航行试验历史数据,对模型进行了训练与测试,实现了对未来时刻舰船航行位置的预测。试验结果表明,舰位预测模型根据船舶航行历史数据对未来时刻航行位置的预测具有较高的准确性与稳定性,能够对船舶在狭水道航行等特殊场景下的安全航行提供辅助与支持。展开更多
文摘针对狭水道航行等对位置信息精度与稳定性要求较高的场景,提出一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的舰船航行位置预测模型。完成模型构建的同时,结合导航系统、操控与推进系统、气象水文系统的航行试验历史数据,对模型进行了训练与测试,实现了对未来时刻舰船航行位置的预测。试验结果表明,舰位预测模型根据船舶航行历史数据对未来时刻航行位置的预测具有较高的准确性与稳定性,能够对船舶在狭水道航行等特殊场景下的安全航行提供辅助与支持。