本文選題：水路運輸 + 船舶行為��； 參考：《中國航�！�2017年02期

【摘要】：針對船舶航行行為多維度的特點和船舶交通服務系統(tǒng)(Vessel Traffic Service,VIS)對船舶行為預測的精確度和實時性需求,提出結合船舶自動識別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)信息和BP(Back Propagation)神經網絡的船舶航行行為預測方法。構造基于AIS信息的船舶航行行為特征表達方法,根據(jù)BP神經網絡預測的基本原理,以連續(xù)3個時刻的船舶航行行為特征值為輸入,以第4個時刻的船舶航行行為特征值為輸出,對BP神經網絡進行訓練,用于對未來船舶航行行為進行預測。以成山角VTS水域內的船舶AIS信息為例進行試驗,結果表明:利用該方法對船舶航行行為特征值進行預測的結果準確、實時,誤差在可接受的范圍內。
[Abstract]:In view of the multi-dimensional characteristics of ship navigation behavior and the demand of ship traffic service system (Vessel Traffic Service vis) for the accuracy and real-time performance of ship behavior prediction, This paper presents a method of ship navigation behavior prediction based on automatic system of identification (AIS) information and BP identification (back propagation) neural network. According to the basic principle of BP neural network prediction, the characteristic value of ship's navigation behavior at three consecutive times is taken as input and the characteristic value of ship's navigation behavior at the fourth moment is taken as output, according to the basic principle of BP neural network prediction, which is based on AIS information. BP neural network is trained to predict the future navigation behavior of ships. Taking the ship AIS information in the VTS waters of the mountain corner as an example, the results show that the prediction results of the characteristic values of ship navigation behavior by this method are accurate, real-time, and the error is within the acceptable range.
【作者單位】： 上海海事大學商船學院;
【基金】：國家自然科學基金(51379121) 國家留學基金委聯(lián)合培養(yǎng)博士生項目(201608310093) 上海市科委地方院校能力建設項目(15590501600) 上海海事大學研究生創(chuàng)新基金(2016ycx077);上海海事大學優(yōu)秀博士學位論文培養(yǎng)項目(2017bxlp003)
【分類號】：TP183;U675.7

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