基于概率检测（POD）比较船舶轨迹预测模型的可靠性

本研究聚焦于船舶轨迹预测（VTP），旨在评估不同深度学习方法的表现。目标是评估在不同交通复杂度下的模型性能，并比较各方法的可靠性。虽然以往的 VTP 模型忽略了特定交通情境的复杂度且缺乏可靠性评估，但本研究使用概率检测分析来量化在不同交通情境下模型的可靠性，从而超越常规误差分布分析。所有模型都在按预测时段内交通情境分类的测试样本上进行评估，获取每个类别的绩效指标和可靠性估计。该全面评估的结果提供了对不同预测方法及其在何时段长度下可保证安全预测可靠性的更深入理解。这些发现可为开发更可靠的船舶轨迹预测方法提供指导，从而提升未来内陆水域导航的安全性和效率。