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基于地理信息的船舶轨迹预测模型优化

说明

船舶轨迹数据来自多种传感器和数据源，这些数据在时间、空间、精度等方面可能存在差异，造成数据融合的困难。如何有效地处理和整合异构数据，是数据融合面临的一个重要挑战。

为了提高模型在极端或稀疏航区的泛化能力，可利用地理信息进行数据增强。例如，通过模拟不同天气、潮汐条件下的轨迹，或生成临近航道边界的轨迹样本，增加模型对复杂航行环境的适应性。可利用蒙特卡洛模拟或轨迹扰动方法生成多样化训练样本，增强模型的鲁棒性。

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