为了发现潜在的危险，减少事故的发生，精准有效地预测船舶的运动轨迹十分重要。船舶运动轨迹预测方面的研究，主要以神经网络为主并融合一些混合算法。本文系统后端使用Spring Boot进行架构，吸收微服务思想，采用多种NoSQL现代数据库（MongoDB为主）作为持久化工具，用船舶自动识别系统（AIS）数据集训练模型，来验证LSTM相比于其他神经网络在船舶轨迹预测方面的有效性和准确性。NoSQL能够对数据进行良好的管理，并在管理对象数据的基础上增加数据分析、数据导出、数据异常处理措施。
In order to discover potential dangers and reduce accidents, it is very important to accurately and effectively predict the trajectory of ships. The research methods in the prediction of ship motion trajectory are mainly based on neural network and combined with some hybrid algorithms. In this paper, the backend of the system is structured using Spring Boot, absorbing the idea of microservices, using a variety of NoSQL modern databases (mainly MongoDB) as persistence tools, and using the ship automatic identification system (AIS) data set to train the model to verify the comparison of LSTM The effectiveness and accuracy of other neural networks in ship trajectory prediction. It aims to make good use of the characteristics of NoSQL to manage the corresponding data, and add data analysis, data export, and data exception handling measures on the basis of the management object data.
2023,45(11): 143-146 收稿日期：2023-02-17
DOI：10.3404/j.issn.1672-7619.2023.11.029
分类号：U675.7
作者简介：郭立强(1981-),男,讲师,研究方向为计算机应用
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