典型文献
基于多模型融合的内河船舶航行轨迹预测方法
文献摘要：
内河航运是现代综合运输体系的重要组成部分,实时和高精度的船舶轨迹预测方法能够有效规避水上交通事故、增强船舶自动化与智能化监管能力.针对现有内河船舶轨迹预测方法精度不高的问题,以提高船舶轨迹短期预测精度为目标,综合使用待测船舶近期船舶自动识别系统(AIS)数据和历史AIS数据,基于轨迹与航速和航向间的内在联系以及内河航道特点,构建了面向航速和航向预测的时域卷积网络模型、船舶轨迹动力学方程模型、自适应双隐层径向基函数网络等模型,提出了基于多模型融合的船舶轨迹预测方法.实验结果表明,所提方法轨迹预测精度有明显提高,并能满足实时性要求.
文献关键词：
时域卷积网络;径向基函数网络;多模型融合;内河船舶;轨迹预测
中图分类号：
作者姓名：
张阳;高曙;何伟;蔡菁
作者机构：
武汉理工大学计算机与人工智能学院,武汉,430070;闽江学院物理与电子信息工程学院,福州,350108
文献出处：
引用格式：
[1]张阳;高曙;何伟;蔡菁-.基于多模型融合的内河船舶航行轨迹预测方法)[J].中国机械工程,2022(10):1142-1152
A类：
B类：
多模型融合,内河船舶,船舶航行,内河航运,综合运输体系,船舶轨迹预测,水上交通事故,船舶自动化,智能化监管,监管能力,短期预测,船舶自动识别系统,AIS,航速,航向,内河航道,航道特点,时域卷积网络,动力学方程,径向基函数网络
AB值：
0.221163
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