隨著我國航運業(yè)的快速發(fā)展,水上交通流量快速增長。海事數(shù)據的種類、數(shù)量、共享范圍也在不斷的增加。傳統(tǒng)的監(jiān)管方法已經難以滿足水上交通快速發(fā)展的需求。伴隨著海上事故的頻繁發(fā)生,人們開始研究如何用科學有效的手段來獲取數(shù)據信息。從而建立船舶航行安全評估機制,從根本上保障船舶的航行安全、減少海上交通事故的發(fā)生及保護海洋環(huán)境。針對現(xiàn)有VTS系統(tǒng)未能實現(xiàn)信息智能化處理,主要依靠人工監(jiān)管實現(xiàn)船舶航行安全評估的現(xiàn)狀。本文首先對VTS系統(tǒng)數(shù)據的類型、來源以及內容進行了分析研究。指出可基于海事數(shù)據實現(xiàn)VTS系統(tǒng)智能化評估船舶航行安全狀況,并對海事數(shù)據進行了預處理。然后通過分析目前常用的安全評估算法的優(yōu)缺點,結合VTS系統(tǒng)數(shù)據的特點。提出利用大數(shù)據處理技術實現(xiàn)智能化船舶航行安全狀況的評估。具體選取數(shù)據挖掘技術中的支持向量回歸算法(Support Vector Machines for Regression,SVR)作為船舶航行安全評估算法。最終構建了一種基于大數(shù)據的船舶航行安全評估模型,并通過仿真實驗與當下常用的極限學習機(Extreme learning machine,ELM)算法進行對比分析。實驗結果表明...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１依據數(shù)據性質方法的數(shù)據分類??Ｆｉｇ．?２．１?Ｄａｔａ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ｄａｔａ?ｎａｔｕｒｅ?ｍｅｔｈｏｄ??

有必要。通過預處理將這些數(shù)??據處理成信息價值密度高、標準規(guī)范化的數(shù)據，突顯了數(shù)據的特征性和可用性。本文將??依據數(shù)據的來源、類型等對數(shù)據進行分析，在此基礎上對該數(shù)據進行采集、存儲和處理。??從而獲得具有明顯信息特征、統(tǒng)一化的數(shù)據，為后續(xù)的研究提供有效的數(shù)據支持。??２．１數(shù)據的....

圖２．?２網絡爬蟲基本工作原理??Ｆｉｇ．?２．２?Ｂａｓｉｃ?ｗｏｒｋｉｎｇ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ?ｏｆ?ｗｅｂ?ｃｒａｗｌｅｒ??－１２?－??

?大數(shù)據在船舶航行安全評估的應用研宄???廣度優(yōu)先遍歷策略是指按照數(shù)據的層次順序對相應網頁進行爬齲若未能對同一層??次的數(shù)據爬取完成，則不能對下層數(shù)據進行爬齲因此也稱之為分層處理。但是該方法??不具備邏輯性，對數(shù)據盲目爬齲未能考慮到數(shù)據的存儲位置，而是對網頁的所有信息?－??進行....

圖２．?３船舶航疔安全影響指標體系??Ｆｉｇ．?２．３?Ｓｈｉｐ?ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ?ｓａｆｅｔｙ?ｉｍｐａｃｔ?ｉｎｄｅｘ?ｓｙｓｔｅｍ??

?大連海事大學碩士學位論文???船舶航行安全影響指標???＾＾??—＝＝＊???船員因盍?船舶《素?通航環(huán)境因素?水文氣象閔素??通??船?航?船?船??＾?船?船?＊?航船?助??ｇ?Ｓ?ｇ?Ｓ?，舶？?？?？?舶?Ｉ?４ｔ?ｗ潮駕??２?Ｓ?Ｓ?＾?＾?Ｒ?＊?＾?＆?Ｋ?？....

圖３．?１?ＰＳＯ－ＳＶＲ算法流程圖ｉ??Ｆｉｇ．?３．１?Ｆｌｏｗ?Ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ＰＳＯ－ＳＶＲ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??其具體操作流程如下所示：??

?大連海事大學碩士學位論文???ＳＶＲ算法部分??｜￣￣輸入數(shù)據￣￣｜?｜￣粒子和速度初始化｜?｜???ｉ???Ｉ???數(shù)據預處理＂Ｉ?？?１?獲�。椋鹗贾�???？粒子適應度值計算??Ｉ??？！?獲取最＾參數(shù)ｃ＆ｇ?—??｜根據粒子的適應度值?Ｊ￣??更新粒子個體最優(yōu)值?構造ＳＶ....

本文編號：3995565