# LSTM预测船舶轨迹
# 数据集准备
船舶轨迹数据输入变量:经度、纬度、航向、速度、(水动力参数:流速、流向)、(后续可扩展:吃水、载重量、船长、船宽,这些都是静态参数)
船舶轨迹数据输出变量:经度、纬度
# 数据插值
AIS数据有一个很大的问题是,时间上分布不均匀,数据时间间隔从3-5秒到3分钟不等,需要先插值为等时间间隔的数据集,比如30s一条。
# 归一化
# 模型构建
← ♥机器学习♥ Pytorch学习记录 →
船舶轨迹数据输入变量:经度、纬度、航向、速度、(水动力参数:流速、流向)、(后续可扩展:吃水、载重量、船长、船宽,这些都是静态参数)
船舶轨迹数据输出变量:经度、纬度
AIS数据有一个很大的问题是,时间上分布不均匀,数据时间间隔从3-5秒到3分钟不等,需要先插值为等时间间隔的数据集,比如30s一条。
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