Transformer进行船舶轨迹预测 完整代码数据

该博客介绍了如何使用Transformer模型进行船舶轨迹预测,提供了完整的Python代码和数据资源,包括在哔哩哔哩上的视频简介链接,可在优快云文库获取详细代码数据。

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项目讲解:Transformer进行船舶轨迹预测 -完整代码数据视频简介链接自取_哔哩哔哩_bilibili

本博客付完整的代码数据

项目代码:

import argparse
from dataread import data_train,data_test
import torch
import numpy as np
from transformer.Models import Transformer
import os
from torch import optim
from transformer.Optim import ScheduledOptim
from torch.nn import functional as F
import random
from tqdm import tqdm
from matplotlib import pyplot as plt
os.environ['CUDA
### 使用Transformer模型预测AIS Maritime数据 #### 数据预处理 为了有效利用Transformer模型来预测AIS maritime数据,首先要对原始数据进行必要的清洗和转换。这通常涉及去除异常值、填补缺失值以及标准化数值特征[^1]。 #### 特征工程 构建适合输入到Transformer架构中的序列化表示至关重要。对于时间序列性质明显的AIS数据而言,可以考虑提取诸如船舶位置的时间戳差分作为速度估计;航向变化率等动态特性有助于捕捉运动模式的变化趋势[^2]。 #### 构建Transformer网络结构 基于PyTorch框架实现一个基础版本的Transformer编码器如下所示: ```python import torch.nn as nn class TransformerModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, model_dim=512, num_heads=8, num_layers=6, dropout=0.1): super().__init__() self.embedding = nn.Linear(input_dim, model_dim) encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=model_dim, nhead=num_heads, dim_feedforward=2048, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, src): embedded_src = self.embedding(src) * math.sqrt(model_dim) output = self.transformer_encoder(embedded_src) return output ``` 此代码片段定义了一个简单的Transformer模型类,其中包含了线性嵌入层用于调整输入维度至指定大小(`model_dim`),随后通过多层堆叠的标准Transformer编码单元完成主要计算逻辑[^3]。 #### 训练过程配置 训练阶段需精心设计损失函数以适应具体应用场景下的优化目标。针对轨迹预测任务来说,均方误差(MSE)是一个常用的选择,因为它能够直接度量预测坐标与真实坐标的差异程度。此外,在实际操作过程中还应关注正则化手段的应用,比如L2范数惩罚项可以帮助防止过拟合现象的发生[^4]。 #### 测试评估指标设定 当涉及到对未来时刻的位置做出推断时,除了传统的回归性能衡量标准外,还可以引入专门面向时空数据分析的质量评测体系——例如Damerau-Levenshtein距离可用于量化两条路径之间的相似性水平,从而更贴切地反映算法的实际效果[^5]。
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