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地理约束下船舶轨迹预测方法的多方法融合

前言

近年来，机器学习特别是深度学习技术逐渐成为船舶轨迹预测中的一种主流方法。通过将历史轨迹数据、地理信息系统（GIS）数据、实时气象数据等多种数据源进行融合，机器学习算法可以在处理复杂的地理约束条件下展现出较好的性能。常见的算法如长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）及其组合模型（如LSTM-CNN）被广泛应用于轨迹预测中。这些方法能够自适应地从大量数据中学习到潜在的规律，并有效预测船舶在复杂环境中的运动轨迹。

在模型训练过程中，优化目标不仅是最小化轨迹预测误差，还需考虑地理约束的合规性。可