融合位置与运动特征的双分支时序卷积-Transformer游艇轨迹预测模型

摘要： [目的]为提高游艇轨迹预测精度，[方法]提出一种创新的混合模型，该模型结合双分支时序卷积网络（CNN-TCN）与Transformer模型，以融合位置和运动学特征进行游艇轨迹预测。模型的输入包括游艇的历史位置数据和运动学特征，通过双分支CNN提取局部特征，再通过时序卷积网络（TCN）捕捉长期时序关系，最后通过Transformer进行全局时序建模。为保证数据质量，对原始自动识别... （共5页）