文章摘要:针对复杂海洋环境下，船舶行为识别与轨迹预测困难的问题，提出一种基于多任务学习模型，将卷积神经网络(convolutional neural network， CNN)与通过注意力机制优化过的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory， BiLSTM)并联作为训练网络，对船舶的行为识别与轨迹预测两个任务联合训练。选取船舶自动识别系统(Automatic Identification System， AIS)提供数据基础。通过实验与当前较为广泛应用的BP神经网络和单独训练的方法对比，验证了文中方法的精确性与可靠性，可为海上智能交通研究提供新思路，也可对海事监管起到一定辅助作用。

文章关键词:

论文作者:杨红 韩鹏 刘畅 宫珊珊 

作者单位:大连海事大学信息科学技术学院 

论文分类号: U664.82;TP183

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