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基于变分自编码器的海面舰船轨迹预测算法
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2021-03-30
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海面舰船的轨迹预测对预测精度和实时性具有较高要求，而舰船轨迹数据特征的高复杂度特性，导致传统预测算法精度低、耗时长，难以达到良好的预测效果。为此，提出一种基于变分自编码器的海面舰船轨迹预测算法。将轨迹坐标数据集转化为轨迹移动矢量集，使用变分自编码器完成轨迹运动特征的提取与生成预测。同时为提高轨迹预测精度，将变分自编码网络的隐空间分布设定为混合高斯分布，使其更符合真实的数据分布特征，并在隐空间完成轨迹特征的分类，实现端到端的轨迹预测。仿真结果表明，相较于传统预测算法 GMMTP和ⅤAETP该算法的预测误差分别降低了85.48%和35.59%。
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