融合滑动窗口和Informer网络的渔船轨迹预测方法

来源：计算机技术与发展杂志2025年第01期北京时间：

作者：郭洋;李想;李响凝

单位：1. 成都东软学院,四川 成都 611844;2. 大连东软信息学院,辽宁 大连 116023;3. 大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023

摘要：为了实现渔船作业行驶轨迹的精准预测,进而完成对驶入禁锚区的渔船进行警告的需求,该文提出基于融合滑动窗口和 Informer 网络的渔船轨迹预测方法(SIFP)。 首先,对 AIS 数据进行预处理,通过在窗口内计算均值或中值等统计量,从而降低噪声的影响,获得更稳定和准确的轨迹信息;其次,采用滑动窗口扩充预测模型的数据量,满足预测模型对数据量的需求;最后,基于 Informer 模型完成渔船轨迹的精准预测,为禁锚预警提供数据支持。 实验结果表明,SIFP 模型的MAE、MAPE 较 Transformer 网络模型分别提高了 0. 02% 和 0. 08% ,较 LSTM 网络模型分别提高了 0. 04% 和 0. 18% ,较 BP网络模型分别提高了 1. 47% 和 2. 14% ,证明了 SIFP 模型在轨迹预测问题上的有效性。

关键词：海底电缆保护;渔船轨迹预测;深度学习;Informer网络;滑动窗口;AIS数据