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학술저널
저자정보
김종희 (Korea Advanced Institute of Science and Technology) 정찬호 (Hanbat National University) 강도근 (Agency for Defense Development) 이창진 (Agency for Defense Development)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
1,131 - 1,134 (4page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.7.1131

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In this paper, we propose a new vessel path prediction method using long short-term memory (LSTM). LSTM is one of recurrent neural networks which contains memory cell in order to deal with long-term data. In order to fully utilize the advantage of LSTM, our proposed method employs 3-layer LSTM instead of a fully connected layer. We also propose new input and output vectors well suited for the vessel path prediction. In order to prove the effectiveness of the proposed method, we compare the proposed method with a baseline method which consists of a LSTM and a fully connected layer. In comparison between the proposed method and the baseline method, the proposed method outperforms the baseline method based on LSTM.
#vessel path prediction #recurrent neural network (RNN) #long-short-term memory (LSTM)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed Method
3. Experimental Results
4. Conclusion
References

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
S. Gan / 2016 / Ship trajectory prediction for intelligent traffic management using clustering and ANN / Proc. Int. Conf. on Control google schola S. Hochreiter / 1997 / Long short-term memory / Neural computation google schola A. Alahi / 2016 / Social lstm: Human trajectory prediction in crowded spaces / Proc. IEEE Conf. Comp. Vis. and Patt. Rec google schola D. Kingma / 2014 / Adam : A method for stochastic optimization / arXiv preprint arXiv : 1412. 6980 google schola

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