LSTM-EMD模型在船舶航迹预测中的应用与优势

"基于LSTM-EMD模型的船舶航迹预测方法，通过结合LSTM神经网络和经验模态分解算法，实现高精度的船舶轨迹预测，以应对海上交通安全问题。" 文章详细介绍了基于LSTM-EMD模型的船舶航迹预测方法，这在当前海洋事业发展背景下具有重要的实际意义。随着海上航行船舶数量的增加，如何有效地管理和预测船舶的运动轨迹，以防止拥堵、碰撞事故，以及因天气等因素导致的航线偏离，成为亟待解决的问题。 LSTM（Long Short-Term Memory），即长短时记忆网络，是一种特殊的递归神经网络，特别适合处理序列数据中的长期依赖关系。在船舶轨迹预测中，LSTM能够捕获历史轨迹数据中的时间序列模式，为未来位置预测提供依据。然而，单独使用LSTM可能无法完全捕捉到复杂动态环境下的所有影响因素，因此引入了EMD（Empirical Mode Decomposition），这是一种自适应信号分解方法，能将复杂的信号分解成若干个简单成分，即内在模态函数（IMF）和残差。通过EMD分解，可以更好地识别和分析船舶运动的多种模式。 文章提出的预测框架包括四个步骤：数据预处理、LSTM模型预测、EMD分解和残差预测及补偿。首先，对自动识别系统（AIS）数据进行预处理，为后续模型提供干净、有效的输入；然后，LSTM模型基于预处理的数据预测船舶的未来轨迹；接着，使用EMD将LSTM的预测结果分解为多个IMF和一个残差，每个IMF代表一种特定的运动模式；最后，通过分析残差并进行预测补偿，进一步提高预测的准确性。 实验证明，这种结合LSTM和EMD的预测方法相较于传统的BP神经网络模型和仅使用LSTM的模型，具有更低的均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE），从而证实了其在提高预测精度方面的优越性。由于海上交通管理、船舶避碰等领域对预测精度要求高，该方法的应用有助于提升航海安全性，具有广泛的应用前景。 关键词涵盖了船舶运动轨迹预测的核心要素，包括使用AIS数据进行实验、LSTM神经网络的运用、经验模态分解技术的集成，以及构建的组合预测模型。这些关键词反映了研究的关键技术和方法，强调了研究的创新点和实际应用价值。 基于LSTM-EMD模型的船舶航迹预测方法通过整合两种强大的工具，为提高海上交通管理和船舶安全提供了有力的技术支持，为未来相关领域的研究和发展开辟了新的道路。