学位论文简介

深入分析海洋时空数据的复杂特性，挖掘其潜在时空依赖关系以实现精准的船舶轨迹预测，可以为船只碰撞避险、航线合理规划、交通拥堵梳理等水上交通管理提供量化依据。为解决船舶轨迹预测任务中时空数据异质性和模型泛化性不足两大难题，有效提高船舶轨迹预测性能，本文主要开展如下几点工作：

（1）针对多向时空数据异质性，提出了一种基于双向时空数据驱动的船舶轨迹预测方法以挖掘双向时空数据关联特性。聚合目标时空段的相向领域信息特性，采用循环神经网络设计了双向时空数据编码器。并引入注意力机制构建解码器以充分捕获双向时序关联特征。

（2）针对时空数据中多维信息异质性，提出了一种基于双层时空数据驱动的船舶轨迹预测方法以充分挖掘动态多维数据特性的关联关系。构建基于位置和行为时空特征提取网络，以捕获异质维度信息与目标时序的关联关系。

（3）针对时空数据来源异质且预测模型泛化能力不强的问题，提出了一种基于多源时空数据自适应的船舶轨迹预测方法以挖掘多源时空数据关联特性。采用时序神经网络构建了多源时空特征提取网络以挖掘不同时空数据特征。

（4）针对时空数据类型多样且依赖关系弱的问题，提出了一种基于多模态时空数据自适应的船舶轨迹预测方法以挖掘多种模态数据的关联关系。应用循环神经网络构建多模态时空数据特征提取网络，用以捕获多模态时空数据的异质关联特征。

主要学术成果

已发表学术论文:

1. Ye Xiao, Xingchen Li, Wen Yao, Jin Chen, Yupeng Hu. Bidirectional Data-Driven Trajectory Prediction for Intelligent Maritime Traffic. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 42 (2): 1773-1785. （CCF B期刊，SCI 一区, Top）

2. Ye Xiao, Xingchen Li, Jiangjin Yin, Wen Liang, Yupeng Hu. Adaptive Multi-source Data Fusion Vessel Trajectory Prediction Model for Intelligent Maritime Traffic. Knowledge-Based Systems, 2023, 277: 110799.（SCI 一区, Top）

3. Ye Xiao, Yupeng Hu, Jizhao Liu, Yi Xiao, Qianzhen Liu. An Adaptive Multimodal Data Vessel Trajectory Prediction Model Based on a Satellite Automatic Identification System and Environmental Data. Journal of Marine Science and Engineering, 2024, 12 (3), 513.（SCI 三区）

4. Ye Xiao, Yupeng Hu, Jiangjin Yin, Yi Xiao, Hanming Jiang, Qianzhen Liu. Attention Mechanism-based Forward and Backward Data-Driven Method for Ship Trajectory Prediction. 2024 5th International Conference on Computing, Networks and Internet of Things (CNIOT 2024).（EI会议）

5. 李乾，胡玉鹏，叶振宇，肖叶，秦拯。基于蚁群优化算法的纠删码存储系统数据更新方案[J]. 计算机研究与发展,2021,58(2):305-318. （中文核心）

    

    

   专利：

   [1] 胡玉鹏, 唐斌, 肖叶, 叶振宇, 辛钰雯. 一种基于空闲节点主动的安全内存共享方法. 专利号: ZL202210040640.X, 授权日期：2022年4月8日

   [2] 胡玉鹏, 肖叶, 黄靖, 旷文鑫, 刘乾桢, 肖雨婷. 船舶轨迹预测方法、终端设备及存储介质. 2023, 申请号: 2023106044854