Benchmarking feed-forward randomized neural networks for vessel trajectory prediction
The burgeoning scale and speed of maritime vessels present escalating challenges to navigational safety. Perceiving the motions of vessels, identifying anomalies, and risk warnings are crucial. Central to addressing these challenges is the analysis of vessel trajectories, which are pivotal for anoma...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Cheng, Ruke, Liang, Maohan, Li, Huanhuan, Yuen, Kum Fai |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Civil and Environmental Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/180801 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Online dynamic ensemble deep random vector functional link neural network for forecasting
بواسطة: Gao, Ruobin, وآخرون
منشور في: (2024) -
Self-distillation for randomized neural networks
بواسطة: Hu, Minghui, وآخرون
منشور في: (2024) -
Short-term trajectory prediction using generative machine learning methods
بواسطة: Le, Thanh Ha, وآخرون
منشور في: (2021) -
New approach to daily and peak load predictions using a random vector functional-link network
بواسطة: Dash, P.K., وآخرون
منشور في: (2014) -
Trajectory prediction of dynamic obstacles in fleet management systems
بواسطة: Quintero, Dann Marko Gayanes
منشور في: (2024)