写一份代python代码，根据经纬度时间来预测船舶轨迹

好的，根据您的要求，我来为您提供一份 Python 代码，实现根据经纬度和时间来预测船舶轨迹的功能。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from datetime import datetime, timedelta

# 读取数据集
df = pd.read_csv('ship_data.csv')

# 数据预处理，将经纬度转化为弧度制
df['latitude'] = np.radians(df['latitude'])
df['longitude'] = np.radians(df['longitude'])

# 将时间转化为时间戳
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df['timestamp'] = df['timestamp'].apply(lambda x: x.timestamp())

# 计算时间间隔
df['time_diff'] = df['timestamp'].diff()

# 计算距离
R = 6371  # 地球半径，单位为 km
df['delta_lat'] = df['latitude'].diff()
df['delta_lon'] = df['longitude'].diff()
df['a'] = np.sin(df['delta_lat']/2)**2 + np.cos(df['latitude']) * np.cos(df['latitude'].shift()) * np.sin(df['delta_lon']/2)**2
df['c'] = 2 * np.arctan2(np.sqrt(df['a']), np.sqrt(1-df['a']))
df['distance'] = R * df['c']

# 计算速度
df['speed'] = df['distance'] / df['time_diff']

# 计算航向
df['bearing'] = np.arctan2(np.sin(df['longitude'].shift()-df['longitude'])*np.cos(df['latitude'].shift()), np.cos(df['latitude'])*np.sin(df['latitude'].shift()) - np.sin(df['latitude'])*np.cos(df['latitude'].shift())*np.cos(df['longitude'].shift()-df['longitude']))
df['bearing'] = np.degrees(df['bearing'])

# 数据清洗
df = df.dropna()

# 建立线性回归模型
X = df[['latitude', 'longitude', 'timestamp']]
y = df[['latitude', 'longitude']]
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测船舶轨迹
start_lat = 40.712776
start_lon = -74.005974
start_time = datetime.now().timestamp()
end_time = start_time + timedelta(days=1).total_seconds()
future_data = pd.DataFrame({'latitude': [start_lat], 'longitude': [start_lon], 'timestamp': [start_time]})
for i in range(24):
    future_data.loc[i+1, 'timestamp'] = future_data.loc[i, 'timestamp'] + timedelta(hours=1).total_seconds()
    future_data.loc[i+1, ['latitude', 'longitude']] = model.predict(future_data.loc[i:i, ['latitude', 'longitude', 'timestamp']])
future_data['timestamp'] = future_data['timestamp'].apply(lambda x: datetime.fromtimestamp(x))
print(future_data)

说明：

1. 读取数据集，其中包含了船舶的经纬度和时间等信息。
2. 对数据进行预处理，将经纬度转化为弧度制，将时间转化为时间戳，计算时间间隔、距离、速度和航向等信息。
3. 数据清洗，去除缺失值。
4. 建立线性回归模型，利用经纬度和时间来预测船舶的下一步位置。
5. 预测船舶轨迹，从当前位置出发，每隔一小时预测一次船舶的下一步位置，最终得到船舶的轨迹。

注意：这份代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行修改和优化。