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基于深度学习与地理约束的船舶轨迹预测方法

引言

地理约束是指在特定地理区域内，由地形、海洋条件、气象因素等多重因素所产生的对船舶航行轨迹的限制。船舶轨迹数据的融合研究通常需要充分考虑这些地理因素，以提高轨迹预测模型的准确性和可靠性。在实际应用中，地理约束可影响船舶的航行速度、航向选择、停泊位置以及航行路线的变更等。因此，研究地理约束对于船舶轨迹的预测至关重要。

地理约束下的船舶轨迹数据融合模型通常采用多策略融合方法。采用时空分析方法进行轨迹数据的时序建模，识别船舶在特定时间段内的行为模式。结合环境数据（如天气、潮汐、海流等）与地理数据（如航道、