基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型

作     者：吴莹莹 赵丽宁 袁志鑫 张灿 WU Yingying;ZHAO Lining;YUAN Zhixin;ZHANG Can

作者机构：大连海事大学航海学院辽宁大连116026 

出 版 物：《大连海事大学学报》 (Journal of Dalian Maritime University)

年 卷 期：2023年第49卷第1期

页      面：75-84页

学科分类：081505[工学-港口、海岸及近海工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132022635) 

主　　题：船舶交通流预测 多航段预测 门控循环神经网络 注意力机制 卷积神经网络 

摘      要：为更准确地预测内河船舶交通流,提出基于注意力机制的CNN-GRU船舶交通流预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征,GRU单元学习数据中的时序特征,并通过引入注意力机制加强重要特征的学习,实现对超长序列的学习。此外,通过分析内河上下游航道交通流间的关联性,提取长江中下游6个航段的船舶AIS数据,构造多航段船舶交通流序列数据集,并将其输入本文模型中进行训练及测试。结果表明:相比序列预测模型中的SAE、LSTM、GRU、CNN+GRU和GRU+Attention,本文模型在针对不同交通流参数的预测中均具有更高的预测精度,交通流量、交通流密度和交通流速度的预测精度分别达到95.42%、97.33%、94.99%,可更好地满足工程应用需求。