【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机仿真与轨迹预测领域，更具体地说，本专利技术涉及基于ais数据具有编码解码的双向rnn航迹补全法的方法。
技术介绍
1、远洋航船航迹数据常常存在数据缺失和噪声，这给修复过程带来了困难。传统方法往往难以准确地填补缺失的数据或去除噪声，因为它们通常基于数学模型或规则进行操作，对数据完整性和准确性的要求较高。
2、受限于先验知识和人工规则，传统的远洋航船航迹修复方法往往依赖于先验知识和人工规则，需要手动定义一些规则和假设来处理航迹数据。这种依赖性限制了方法的适用性和可扩展性，因为不同的航船和航行情况可能需要不同的规则和假设。
3、远洋航船航迹数据具有复杂性和非线性关系，包括不同的航线、航速变化、航向调整等。传统方法往往难以捕捉和建模这些复杂的模式和关系，导致修复结果的准确性和完整性不高。传统方法通常只基于局部的航迹数据进行修复，无法充分利用航船历史数据和周围环境信息。这限制了修复结果的准确性和连续性，因为航船航迹数据中的信息相互关联，上下文信息对于准确的修复是至关重要的。此外，当面对大量的航迹数据时，...
【技术保护点】
1.基于AIS数据具有编码解码的双向RNN航迹补全法的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AIS数据具有编码解码的双向RNN航迹补全法的方法，其特征在于，步骤1的具体操作方法为：
3.根据权利要求2所述的基于AIS数据具有编码解码的双向RNN航迹补全法的方法，其特征在于，所述双向RNN神经网络模型预训练模型的训练流程，包括以下步骤；
4.根据权利要求3所述的基于AIS数据具有编码解码的双向RNN航迹补全法的方法，其特征在于，所述多层感知机接受由编码器提取的特征值作为输入，经过上采样、线性变换、tanh激活函...
【技术特征摘要】
1.基于ais数据具有编码解码的双向rnn航迹补全法的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ais数据具有编码解码的双向rnn航迹补全法的方法，其特征在于，步骤1的具体操作方法为：
3.根据权利要求2所述的基于ais数据具有编码解码的双向rnn航迹补全法的方法，其特征在于，所述双向rnn神经网络模型预训练模型的训练流程，包括以下步骤；
4.根据权利要求3所述的基于ais数据具有编码解码的双向rnn航迹补全法的方法，其特征在于，所述多层感知机接受由编码器提取的特征值作为输入，经过上采样、线性变换、tanh激活函数和下采样计算得到最终输出值；筛选需要预测的点，丢弃不需要预测的值，将输入值映射到范围为[-1,1]的输出值。
5.根据权利要求4所述的基于ais数据具有编码解码的双向rnn航迹补全法的方...
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