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地理约束条件下船舶轨迹的机器学习预测技术

前言

未来，随着大数据、人工智能和物联网技术的发展，地理约束下的船舶轨迹数据融合将会越来越精确和智能。通过进一步加强多源数据融合、模型优化及算法创新，有望提升船舶轨迹预测的准确性，为海上运输、航运管理及应急响应等领域提供更强大的技术支持。随着全球气候变化及海洋资源的开发，船舶轨迹预测技术在安全性、环保性等方面的应用前景也将更加广阔。

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。

近年来，