發(fā)布時(shí)間：2018-06-17 23:12

  本文選題：水路運(yùn)輸 + 船舶行為��； 參考：《中國(guó)航�！�2017年02期

【摘要】：針對(duì)船舶航行行為多維度的特點(diǎn)和船舶交通服務(wù)系統(tǒng)(Vessel Traffic Service,VIS)對(duì)船舶行為預(yù)測(cè)的精確度和實(shí)時(shí)性需求,提出結(jié)合船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)信息和BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶航行行為預(yù)測(cè)方法。構(gòu)造基于AIS信息的船舶航行行為特征表達(dá)方法,根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的基本原理,以連續(xù)3個(gè)時(shí)刻的船舶航行行為特征值為輸入,以第4個(gè)時(shí)刻的船舶航行行為特征值為輸出,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,用于對(duì)未來(lái)船舶航行行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。以成山角VTS水域內(nèi)的船舶AIS信息為例進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果表明:利用該方法對(duì)船舶航行行為特征值進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果準(zhǔn)確、實(shí)時(shí),誤差在可接受的范圍內(nèi)。
[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(xué)商船學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51379121) 國(guó)家留學(xué)基金委聯(lián)合培養(yǎng)博士生項(xiàng)目(201608310093) 上海市科委地方院校能力建設(shè)項(xiàng)目(15590501600) 上海海事大學(xué)研究生創(chuàng)新基金(2016ycx077);上海海事大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文培養(yǎng)項(xiàng)目(2017bxlp003)
【分類號(hào)】：TP183;U675.7

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本文編號(hào)：2032870