LSTM预测船轨迹代码

以下是使用Python和Keras库实现LSTM预测船轨迹的一个简单示例代码：

import numpy np
from keras.models import Sequential
from.layers import LSTM, Dense

# 准备训数据
data = [...]  # 船舶轨迹数据
 = [...]  # 目轨迹数据

# 数据预处理
# 这里假设已经完成数据的清洗和标准化操作

# 数据划分
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]
train_target, test_target = target[:train_size], target[train_size:]

# 序列构建
def create_sequences(data, target, time_steps):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(data) - time_steps):
        X.append(data[i:i+time_steps])
        Y.append(target[i+time_steps])
    return np.array(X), np.array(Y)

time_steps = 10  # 设定时间步长
train_X, train_Y = create_sequences(train_data, train_target, time_steps)
test_X, test_Y = create_sequences(test_data, test_target, time_steps)

# 模型构建
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(time_steps, features)))  # 这里的features是输入特征的数量
model.add(Dense(1))

# 模型训练
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(train_X, train_Y, epochs=10, batch_size=16)

# 模型验证
predictions = model.predict(test_X)

# 轨迹预测
future_data = [...]  # 未来的船舶轨迹数据
future_X, _ = create_sequences(future_data, np.zeros(len(future_data)), time_steps)
future_predictions = model.predict(future_X)

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行更多的数据处理、模型调优和结果分析等操作。