10.19678/j.issn.1000-3428.0055074
基于高斯混合-变分自编码器的轨迹预测算法
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%.
轨迹预测、变分自编码器、混合高斯模型、无监督学习、端到端学习
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TP18(自动化基础理论)
国防科技“引领”基金18-163-00-75-004-078-01
2020-07-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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