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公开(公告)号：CN115271231A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210943569.6
申请日：2022-08-08
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种自修正的船舶轨迹智能预测方法，包括，获取原始AIS数据集，对原始AIS数据集进行清洗、修复；将AIS数据集划分为n个子数据集，分别从n个子数据集中进行等时间间隔采样，将采样后的轨迹点数据分别存储为不同船舶的轨迹数据集；构建XGBoost模型并进行训练，根据XGBoost模型预测获取船舶的预测轨迹点，基于k个预测时间间隔训练k组XGBoost模型，得到k组预测轨迹点；设置位置预测误差阈值和相似阈值，计算预测轨迹点与不同船舶的轨迹数据集中轨迹点的相似值，计算x个相似历史轨迹点的加权预测误差，根据加权预测误差对轨迹点数据进行修正，将k组修正后的预测轨迹点数据作为预测船舶轨迹。降低了数据缺失或数据异常带来的影响，提高了轨迹预测精度。
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