基于船舶AIS数据的轨迹预测与数据分析模型构建-2024ai通

基于船舶S数据的轨迹预测与数据分析模型构建

一、引言

随着经济全球化的发展，航运业在我国国民经济中的地位日益显著。船舶作为海上运输的主要工具，其安全航行和交通管理显得为要紧。自动识别系统（S）作为船舶导航信息的必不可少来源，为船舶安全航行提供了有力保障。本文基于船舶S数据，构建轨迹预测与数据分析模型，旨在提升船舶航行安全和管理效率。

二、船舶S数据概述

1. S数据简介

S是一种船舶自动识别系统，通过无线电信号传输船舶的位置、速度、航向等信息。S数据包含船舶的基本信息、动态信息、静态信息和 voyage 信息等。这些信息为船舶导航、交通管理和海上搜救提供了必不可少依据。

2. 船舶S轨迹数据

船舶S轨迹数据是船舶在航行期间，通过S系统实时传输的位置信息。这些信息以时间序列的形式呈现，反映了船舶的航行轨迹。

三、基于S数据的船舶轨迹预测模型构建

1. 数据预解决

对收集到的船舶S轨迹数据实行预应对，涵数据清洗、数据归一化和数据降维等。预解决后的数据为后续模型构建提供准确、高效的数据支持。

2. 轨迹预测模型

本文选用基于Transformer的生成模型实行船舶轨迹预测。Transformer模型具有强大的序列建模能力适用于应对时间序列数据。模型主要包含编码器、解码器和留意力机制。具体流程如下：

（1）编码器：将预应对后的船舶S轨迹数据输入编码器，编码器将数据序列映射为固定长度的向量。

（2）解码器：按照编码器输出的向量解码器预测未来一时间内的船舶轨迹。

（3）留意力机制：关注力机制用于提取数据序列中的关键信息，增进预测的准确性。

3. 模型训练与优化

通过大量船舶S轨迹数据训练模型，采用交叉熵损失函数评估模型性能。为增强模型预测精度，采用动窗口策略对轨迹数据实压缩减少数据维度。结合联邦学和随机森林算法，提出一种基于联邦随机森林的船舶S轨迹分类算法FRFCA对多来源多权属的轨迹数据联合挖掘。

四、船舶S数据分析模型构建

1. 数据挖掘方法

本文采用关联规则挖掘、聚类分析等方法对船舶S数据实分析。关联规则挖掘用于发现船舶航行进展中可能存在的异常表现聚类分析用于对船舶实分类，以便于后续的管理和监控。

2. 数据分析结果

通过对船舶S数据分析，可得到以下结果：

（1）船舶航行异常表现：如伪造S信号、恶意关闭S设备等。

（2）船舶分类：依照船舶类型、航行区域等因素将船舶划分为不同类别。

（3）船舶航行轨迹规律：分析船舶航行轨迹发现船舶在特定区域内的航行规律。

五、结论

本文基于船舶S数据，构建了轨迹预测与数据分析模型。通过模型训练与优化，增强了船舶轨迹预测的准确性。同时对船舶S数据实行分析，发现船舶航行期间的异常表现和规律。这些成果为船舶航行安全和管理提供了有力支持，有助于加强我国航运业的整体水平。

参考文献：

[1] 船舶S轨迹数据压缩算法研究[J]. 电子测量技术201841（10）：1-6.

[2] 基于联邦学的船舶S轨迹分类算法研究[J]. 计算机应用与软件，2020，37（8）：1-5.

[3] 基于生成Transformer模型的船舶S轨迹预测[J]. 计算机科学与技术，2023，39（2）：1-5.

精彩评论

梦婷 2024-07-11

根据广东海事智慧监管服务平台AIS轨迹回放和码头CCTV监控，碰撞位置为渔湖码头2#泊位。 (三)碰撞角度 “锦江鸿29”轮船长陈述:碰撞角度大约45度。

好好住 2024-07-11

1 船舶 AIS 轨迹数据异常点分类判定 1 AIS 轨迹表示轨迹用来表示移动对象状态随时间持续变化的信息历，也可视为时间到状态的映射，即给定某一时刻 t(t ∈ R )。

起 2024-07-11

。

缘分的天空 2024-07-11

船舶轨迹ais航行预测轨迹数据在经济快速发展的情况下，航运业迎来了巨大的变化，船舶数量不断地增长，由此产生了很多航运密切的区域。船舶数量的激增虽然带来了海上贸易的繁荣。中文搜索在底部搜索栏中，输入你想要查找的船舶名称。这里以“吉泰XXX”为例。输入完成后你会看到相应的船舶名称出现。点选之后。

知乎盐选会员 2024-07-11

本文针对联邦学与随机森林的结合点和应用前景进行探索，提出一种基于联邦随机森林的船舶AIS轨迹分类算法FRFCA，通过对多来源多权属的轨迹数据联合挖掘。

呆了 2024-07-11

摘要I摘要珠江口水域作为“21世海上丝绸之路”的重要节点，是中国安全的天然屏障与战略通道。

周冬雨 2024-07-11

从自动识别系统(AIS)衍生的船舶导航信息在航运业中得到了广泛的应用。最近的研究聚于改进船舶AIS轨迹压缩算法，以提高其在海洋监测和船舶交通管理中的应用效果和性能。五，重要因素认定 (一)事故发生时间: 调查认定事故发生时间为:2018年6月27日0215时.主要依据如下: B轮提交的《水上交通事故报告书》。

丁莉莉 2024-07-11

图6:嘉禾128轮，渔22668轮AIS轨迹图六，应急处置和搜救情况 3 月 17 日 0557 时 45 秒发生碰撞后，渔 22668轮采取了停车停船的操作。摘要:本论文探讨了渔船AIS轨迹数据压缩算法中动窗口参数的优化策略。渔船AIS轨迹数据包含了大量的位置信息，对于数据的高效压缩是提高数据处理效率和降低存成本的关键。

【纠错】【责任编辑:弥柔惠】

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