【摘 要】
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为了解决船舶轨迹修复算法修复效果差、修复偏差大的问题,应用双向递归神经网络实现船舶轨迹修复迭代算法的优化设计.从位置坐标和速度2个方面转换收集的船舶轨迹数据,判定当前轨迹是否存在缺失或异常.以已知端点加速度的计算结果为输入项,应用双向递归神经网络得到实时船舶轨迹的预测结果,最终完成对船舶轨迹的修复.通过测试实验发现设计修复方法得出的轨迹位置与理想轨迹基本重合,且修复后的速度和航向偏差分别为0.1?km/h和0.1°,满足设计与应用要求.
【机 构】
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河南工业大学, 河南 郑州 450000
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为了解决船舶轨迹修复算法修复效果差、修复偏差大的问题,应用双向递归神经网络实现船舶轨迹修复迭代算法的优化设计.从位置坐标和速度2个方面转换收集的船舶轨迹数据,判定当前轨迹是否存在缺失或异常.以已知端点加速度的计算结果为输入项,应用双向递归神经网络得到实时船舶轨迹的预测结果,最终完成对船舶轨迹的修复.通过测试实验发现设计修复方法得出的轨迹位置与理想轨迹基本重合,且修复后的速度和航向偏差分别为0.1?km/h和0.1°,满足设计与应用要求.
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