基于联邦学习的船舶AIS轨迹预测算法

摘要： 联邦学习是一种可以在弱通信环境下有效解决数据孤岛问题的分布式机器学习方法。针对海上船舶轨迹实时预测问题，提出基于Fedves联邦学习框架与卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)模型的船舶轨迹预测算法(E-FVTP)。根据Fedves联邦学习框架，通过规范客户端数据集规模以及客户端正则项，在保持原有客户端数据特征的前提下，减小数据非独立同分布特征对全局模型的影响，加快收敛速... （共10页）