本项目面向 AIS 航运轨迹中常见的信号缺失与中断问题,提出了一种融合子序列 DTW 引导机制与贝叶斯优化调参的轻量级 LSTM 网络的轨迹补全方法。
具体来说,项目采用 IQR 算法与滑动窗口机制对轨迹中的异常与缺失段进行定位,构造残缺样本;利用子序列 DTW(Subsequence Dynamic Time Warping)对历史轨迹进行相似度匹配,引导后续 LSTM 模型的学习过程;并通过贝叶斯优化实现网络结构与超参数的自动化调节,在保证网络轻量化的前提下提升补全精度与鲁棒性。
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