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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 141 - 145 (5page)
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Predicting ship trajectories can effectively predict navigation trends and enable the orderly management of ships, which holds immense significance for maritime traffic safety. This paper introduces a novel ship trajectory prediction method based on CNN and DNN (Convolutional Neural Network and Deep Neural Network). Our research in this paper comprises two main parts: the first part involves preprocessing the large raw AIS dataset to extract the features, while the second part focuses on trajectory prediction. CNN and DNN serve as prediction models, utilizing trajectory data sourced from the Automatic Identification System (AIS). These models are employed to train and learn the regular patterns within ship trajectory data, allowing them to predict the trajectories for the next hour. Experimental results reveal that CNN has significantly reduced the Mean Absolute Error (MAE) and Mean Square Error (MSE) of ship trajectory prediction to 0.0334 and 0.0795, respectively, when compared to other deep learning algorithms. This improvement effectively enhances the accuracy of trajectory prediction.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. PROPOSED METHOD
Ⅲ. RESULT AND DISCUSSION
Ⅳ. CONCLUSION
REFERENCES
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