基于BP神经网络的船舶航迹实时预测:《大连海事大学学报》2012年01期

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基于BP神经网络的船舶航迹实时预测

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【摘要】:提出以预测船位差实现航迹预测的思想,并设计基于三层BP神经网络的航迹预测模型.模型以航向、航速和经度差、纬度差作为输入输出.实验表明,该算法预测精度高、算法耗时短、计算参数少,符合VTS对航迹预测的准确、实时、通用性的要求,表明方法是有效可行的.水利论文K z{ B{!l

!b8aq'z&Us*@0【作者单位】:水利论文^-loJ.m A_

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大连海事大学信息科学技术学院;水利论文q QR?@oA#o0w

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船舶 航迹预测 BP神经网络 在线训练

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4|8bj#v+I0}z0【分类号】:U675.7

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【正文快照】:水利论文6H6`.Ew S!P;I

De"u*[d*Q9@&\!_00引言在ATMS领域,航迹预测一直都是研究重点,不仅理论成熟、技术先进,而且以此研发的多种成熟产品[1-4]在跟踪、防撞、预警、计划分配、决策支持、交通管制等各方面取得了显著成果.与此相比,VTS在航迹预测方面的研究大多采用传统的卡尔曼滤波、粒子滤波等需要建立运动学[5-6]

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