[發(fā)明專利]一種基于深度學習的航標漂移智能預測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110648282.6
• 申請日: 2021-06-10
• 公開（公告）號: CN113393027A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發(fā)明（設計）人: 潘明陽;趙麗寧;李增輝;李邵喜;李超;郝江凌;胡景峰;劉宗鷹;張若瀾;孫慧;李航琪
• 申請（專利權）人: 大連海事大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06F16/29;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 陳麗;李洪福

本發(fā)明提供了一種基于深度學習的航標漂移智能預測方法，涉及航標漂移預測技術領域，該方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)，并對樣本數(shù)據(jù)進行預處理；其中，樣本數(shù)據(jù)包括航標歷史位置數(shù)據(jù)和水位歷史數(shù)據(jù)；基于預處理后的樣本數(shù)據(jù)構建時間序列；利用時間序列反映出的航標運動規(guī)律建立并訓練航標漂移預測模型；所述航標漂移預測模型包括用于提取時間序列中的時序特征的門控循環(huán)單元和用于對時間序列的各時間步賦予不同權重的注意力機制；輸入航標預設個時刻數(shù)據(jù)，利用訓練好的航標漂移預測模型進行預測；輸出航標預測位置。本發(fā)明基于深度學習的方法從大量航標、水位歷史數(shù)據(jù)中學習時序特征，通過考慮水位因素影響和添加注意力機制進一步提高了模型預測精度。

技術領域

本發(fā)明涉及航標漂移預測技術領域，特別是涉及一種基于深度學習的航標漂移智能預測方法。

背景技術

航標是幫助引導船舶航行、定位和標示礙航物與表示警告的人工標志，為各種水上活動提供安全信息的設施或系統(tǒng)。通常設于通航水域或其近處，以標示航道、錨地、灘險及其他礙航物的位置。浮標是一種浮于水面的航標，在航標中數(shù)量最多，應用廣泛。浮標通常沿航道邊界布設，由系碇和錨鏈系留于水面，受潮水漲落、過往船只沖撞、系留裝置自身故障等一些自然及人為因素影響，會發(fā)生偏移現(xiàn)象，直接影響航道尺度。若浮標位置偏移過大，而未能及時察覺，將向過往船舶發(fā)出錯誤的導助航信息，威脅通航安全。

近年來，深度學習技術快速發(fā)展，在數(shù)值預測、圖像識別等領域得到廣泛應用。在數(shù)值預測領域，基于循環(huán)神經網絡的理論和方法表現(xiàn)優(yōu)異，它們適應數(shù)據(jù)能力強，可捕捉多個特征之間的聯(lián)系，且擅長短期預測，是時間序列預測問題中的常用方法。數(shù)字航道遙測遙控系統(tǒng)長期采集積累下來的航標位置GPS觀測數(shù)據(jù)、水位數(shù)據(jù)亦是一種典型的時間序列數(shù)據(jù)。大量的歷史觀測數(shù)據(jù)為深入分析影響航標漂移的因素，挖掘航標漂移運動的規(guī)律提供了數(shù)據(jù)支持。

如果能夠利用最新的深度學習方法，結合航標漂移的運動規(guī)律，構建高適用性航標漂移預測方法，對航標漂移位置、漂移距離進行準確快速預測，提前作出預警，在通航船舶航線規(guī)劃及防碰撞等方面具有重要意義。

目前，傳統(tǒng)的航標漂移預測方法有：

期刊論文：基于卡爾曼濾波和K-means++算法的內河航標漂移特性研究(周雨萌，初秀民，蔣仲廉，鐘誠.基于卡爾曼濾波和K-means++算法的內河航標漂移特性研究[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版),2019,43(01):81-85.)。

該論文提出使用卡爾曼濾波對航標數(shù)據(jù)進行預處理，結合K-means++算法獲取航標聚類中心，采用相關性分析方法建立了內河航標漂移-水位二次擬合模型，可根據(jù)水位值估算航標漂移距離，模型可較好地反映長江中游河段水位對航標漂移的影響。

該方法存在以下缺點：卡爾曼濾波算法和K-means++算法(其流程圖如圖1所示)只能針對處理歷史數(shù)據(jù)進行處理，無法進行實時計算，且將聚類中心作為基準位置的合理性還有待驗證；所構建的線性回歸模型結構較簡單，預測存在較大誤差。

期刊論文：潮流場作用下的航標漂移計算方法研究(周春輝，趙俊男，甘浪雄，徐言民，徐才云.潮流場作用下的航標漂移計算方法研究[J].安全與環(huán)境學報,2021,21(01):217-223.)。

該論文提出通過拉依達數(shù)學準則對航標遙測數(shù)據(jù)進行預處理，結合K-means++算法和ISODATA算法，對預處理數(shù)據(jù)進行聚類，選取精確度更高的聚類中心作為計算航標漂移量的基準點并計算航標漂移距離。采用Person相關性分析方法和回歸分析方法，構建潮流場作用下的航標漂移模型，可用于降低潮流場中航標漂移引起的誤報警行為，可為海上航標的遙控遙測系統(tǒng)的維護管理提供較強實踐參考。

該方法通過分析潮流流向和流速與航標漂移量間的關系，提高了航標漂移預測結果精度，但模型結構仍較為簡單，忽略了航標數(shù)據(jù)的時序特征，預測精度有待進一步提高。

發(fā)明內容