公开(公告)号：CN116108383A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202211544351.X

申请日：2022-12-04

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 尚晓兵 ,  杨振亚 ,  张智 ,  王立鹏 ,  曹择骏 ,  杨志勇

IPC: G06F18/2411 ,  G08G3/02 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供了一种基于改进樽海鞘多输出支持向量的船舶航迹预测方法。具体为对美国海岸警卫队导航中心提供的AIS航迹数据进行筛选和预处理；对模型中的超参数进行樽海鞘参数寻优；构建最终多元支持向量模型，并进行评估；选取其他的寻优方法与各种支持向量机与之做对比。本发明在美国海岸警卫队导航中心采集到的AIS数据进行模型训练及验证，结果显示本方法在经纬度强耦合的情况下的预测表现良好，并且在模型经纬度弱耦合的情况下的表现仍然优秀；并改进了樽海鞘群(SSA)寻优方法，由算法寻找合适的参数，避免主观人为因素的干扰，算法控制参数少且易于实现；引入了自适应权重算法与离群象算法的特点进行改进。

公开(公告)号：CN116011335A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310032555.3

申请日：2023-01-10

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 尚晓兵 ,  姜立超 ,  张智 ,  曾薄文 ,  杨振亚

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/02 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑vSVR算法的船舶轨迹预测方法，本发明可以凭借船舶的历史AIS数据，输出船舶在未来一段时间的轨迹。该模型首先将vSVR应用于船舶轨迹预测领域，并应用了遗传算法对其参数进行优化。通过在训练集与测试集上的结果对比，发现其有良好的预测能力，将其与PSO‑vSVR模型、GS‑vSVR模型、GA‑SVR模型的预测结果对比，发现本发明的模型的效果优于其他模型。使用本模型，对其他船舶的AIS数据实行模型建立与预测发现，本发明的模型用于较为良好的泛化能力。本发明避免海上事故的发生，提出了一种由遗传算法优化的改进支持向量回归，利用船舶航行的AIS数据来构建船舶轨迹预测模型。