多船耦合轨迹预测模型

多船会遇更准

用生成对抗网络量化多船会遇时的耦合效应，为海事交通管理提供更可靠的船舶轨迹预测。

Xiao, Li · 魏照坤 · 张强 · Xing, Lei · Han, Zhifeng · 高歌

Ocean Engineering 2025

技术优势

把多船耦合效应量化了

用DCPA/TCPA筛选邻近船舶，再用MLP把会遇中的相互影响转成潜在导航特征，不再当噪声忽略。

预测精度明显提高

实验表明，量化耦合效应的GAN-MM框架能大幅提升轨迹预测准确率。

优于其他对比方法

对比实验结果显示GAN-MM在预测准确率上优于其余基线方法。

应用场景

• 船舶交通管理：用更准的多船会遇预测辅助避碰决策。
• 海事监控：实时预测会遇船舶轨迹，提前发现风险。
• 智能航运决策：为船舶智能航行提供考虑耦合效应的轨迹数据支撑。
• 航海自动化：提升自动化系统在多船环境下的轨迹预测能力。
• 交通流分析：借助更真实的会遇轨迹模拟分析交通流特征。