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第45卷第9期包装工程
2024年5月PACKAGINGENGINEERING·201·
基于IPSO-BP的船舶航迹预测研究
白响恩，陈诺，徐笑锋
（上海海事大学商船学院，上海201306）
摘要：目的面对复杂的海上交通及密集的物流交通流，及时有效地对船舶航迹进行跟踪预测显得尤为
重要，针对传统船舶航迹预测方法精确度低且效率低下的问题，提出一种改进方法。方法在船舶自动
识别系统（AutomaticIdentificationSystem，AIS）数据的基础上，建立改进粒子群算法（IPSO）与BP
神经网络相结合的船舶轨迹预测模型，利用船舶历史航行轨迹数据，实现对未来船舶运动的预测。选取
宁波舟山港的船舶历史轨迹数据进行实验，并将IPSO-BP模型的实验结果与其他模型进行比较。结果不
同模型航迹预测对比结果表明，IPSO-BP模型的性能较好，其预测精度较高，适用于船舶轨迹预测。
结论使用IPSO-BP模型能够更加精准地预测船舶航迹，在船舶危险预警、船舶异常监测等方面具有
重要的指导作用。
关键词：AIS数据；航迹预测；改进粒子群算法；BP神经网络
中图分类号：U695.21；TB115文献标志码：A文章编号：1001-3563(2024)09-0201-09
DOI：10.19554/j.cnki.1001-3563.2024.09.026
ResearchonShipTrajectoryPredictionBasedonIPSO-BP
BAIXiangen,CHENNuo,XUXiaofeng
(MerchantMarineCollege,ShanghaiMaritimeUniversity,Shanghai201306,China)
ABSTRACT:Inthefaceofcomplexmaritimetrafficanddenselogisticstrafficflow,timelyandeffectivetrackingand
predictionofshiptrajectoriesisparticularlyimportant.Theworkaimstoproposeamethodtosolvethelowaccuracyand
lowefficiencyoftraditionalshiptrajectorypredictionmethods.Ashiptrajectorypredictionmodelwhichcombinedthe
improvedparticleswarmoptimization(IPSO)algorithmwiththeBPneuralnetworkwasestablishedbasedonAISdata.
Historicalshiptrajectorydatawereusedtopredictfuturenavigationtrajectories.Thehistoricalshiptrajectorydataof
ZhoushanPortinNingbowasselectedfortheexperiment,andtheexperimentalresultsoftheIPSO-BPmodelwere
comparedwithoth
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