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题名基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型
被引量:7
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作者
吴莹莹
赵丽宁
袁志鑫
张灿
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机构
大连海事大学航海学院
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出处
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期75-84,共10页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132022635)。
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文摘
为更准确地预测内河船舶交通流,提出基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征,GRU单元学习数据中的时序特征,并通过引入注意力机制加强重要特征的学习,实现对超长序列的学习。此外,通过分析内河上下游航道交通流间的关联性,提取长江中下游6个航段的船舶AIS数据,构造多航段船舶交通流序列数据集,并将其输入本文模型中进行训练及测试。结果表明:相比序列预测模型中的SAE、LSTM、GRU、CNN+GRU和GRU+Attention,本文模型在针对不同交通流参数的预测中均具有更高的预测精度,交通流量、交通流密度和交通流速度的预测精度分别达到95.42%、97.33%、94.99%,可更好地满足工程应用需求。
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关键词
船舶交通流预测
多航段预测
门控循环神经网络
注意力机制
卷积神经网络
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Keywords
ship traffic flow prediction
multi-segment prediction
gated recurrent neural network
attention mechanism
convolutional neural network
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分类号
U692
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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