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采用深度學習進行船舶軌跡序列預測對于智能航運具有重要意義。船舶自動識別系統（ Automatic Identification System，AlS）蘊藏著大量船舶軌跡特征，基于ΔlS數據預測船舶軌跡是近年智能航運研究的熱點之一。文中提出了一種基于改進Seq2Seq的短時AlS軌跡序列預測模型，該模型使用門控循環單元網絡將歷史時空序列編碼為一個上下文向量，用以保留軌跡空間點間的時序關系，同時緩解梯度下降的問題。通過使用門控循環單元網絡作為解碼器來預測船舶軌跡的時空序列。實驗采用了大規模真實船舶AIS數據，選取兩類典型河段（重慶彎曲河段和武漢順直河段）為實驗區域，以評估和驗證模型的有效性和適用性。實驗證明，該模型能夠有效提高短時軌跡序列預測的準確性和效率，汋智能航船碰撞預警提供了一種有效可行的方法。
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