考虑AIS信息的船舶到港时间预测模型研究
发布时间：2021-03-24 20:25
自“21世纪海上丝绸之路”战略构想提出以来,国内各大港口又一次迎来了难得的发展机遇。截止2017年底,全球范围内集装箱年吞吐量排名前十的港口中国已占据7席,而且排名位于首位的是中国上海港。与此同时,信息技术的突飞猛进直接推动港口生产向数据化、智能化发展。2017年,全球最大自动化集装箱码头——上海洋山港四期自动化码头开港试运行,预示着码头生产调度将发生革命性变化,由传统的人工调度向智能化转变。这就要求我们以“融合、智慧、变革”的思维重新审视港口生产调度问题。船舶预到港时间是码头制定生产调度计划的重要依据,目前所采用的是船期表提供的预到港时间。实际当中船舶受到故障、自然条件等因素的影响导致船舶到港时间出现不确定性,造成码头人力、机械资源等待、其他船舶靠泊无法按正常计划靠泊,导致大量资源浪费,额外增加港方和船方的作业成本。为此,亟需利用新的信息提高船舶预到港时间的准确性。AIS（Automatic Identification System,简称AIS系统）系统中包含船舶静态信息（包括船型、船名、船舶主尺度、呼号、国际海事组织代码、海上移动通信服务识别码等）、动态信息（包括位置、航向、航速...
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 船舶到港时间预测研究现状
1.2.2 AIS数据应用研究现状
1.2.3 相关研究现状评述
1.3 主要研究内容
1.4 论文思路与结构
2 问题描述
2.1 AIS系统
2.2 研究问题概述
2.3 小结
3 考虑AIS信息的船舶到港时间预测模型
3.1 AIS数据预处理
3.2 船舶典型运动轨迹
3.2.1 原始轨迹压缩划分
3.2.2 核心轨迹子段提取
3.2.3 典型运动轨迹控制点获取
3.2.4 典型运动轨迹控制点获取结果评价
3.3 船舶到港时间预测
3.4 小结
4 应用实例
4.1 南方某港口船舶到港时间预测
4.1.1 船舶到港时间预测
4.1.2 预测结果检验
4.2 北方某港口船舶到港时间预测
4.2.1 船舶到港时间预测
4.2.2 预测结果检验
4.3 小结
5 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
附录：泊位岸桥联合优化调度模型
1 模型假设
2 模型符号定义
3 优化模型
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]智慧港口发展趋势研究[J]. 张文杰,邢军. 港工技术. 2017(02)
[2]基于AIS数据的船舶运动模式识别与应用[J]. 魏照坤,周康,魏明,史国友. 上海海事大学学报. 2016(02)
[3]基于密度的轨迹时空聚类分析[J]. 吴笛,杜云艳,易嘉伟,魏海涛,莫洋. 地球信息科学学报. 2015(10)
[4]基于AIS信息的船舶进出港航速控制模型[J]. 肖潇,邵哲平,纪贤标,陈玲玲. 上海海事大学学报. 2014(04)
[5]基于场方法的船舶交通流分析[J]. 甘浪雄,张磊,邹早建,文元桥,张恒. 上海交通大学学报. 2014(04)
[6]基于改进Hausdorff距离的轨迹聚类算法[J]. 陈锦阳,宋加涛,刘良旭,王让定. 计算机工程. 2012(17)
[7]基于数据挖掘的船舶行为研究[J]. 朱飞祥,张英俊,高宗江. 中国航海. 2012(02)
[8]基于结构相似度的轨迹聚类算法[J]. 袁冠,夏士雄,张磊,周勇. 通信学报. 2011(09)
[9]数据挖掘在海上交通特征分析中的应用研究[J]. 潘家财,邵哲平,姜青山. 中国航海. 2010(02)
[10]AIS信息分析及基于AIS的船舶避碰仿真[J]. 江衍煊,张诗永,陈福金,陈宏. 航海技术. 2010(02)
硕士论文
[1]基于AIS数据的船舶航线挖掘[D]. 刘敦伟.大连海事大学 2017
[2]面向海量轨迹数据的聚类算法研究[D]. 陈艳君.北京交通大学 2015
[3]基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型研究[D]. 肖潇.集美大学 2015
[4]基于AIS的船舶轨迹聚类与应用[D]. 魏照坤.大连海事大学 2015
[5]基于AIS数据的船舶会遇特征研究[D]. 任亚磊.武汉理工大学 2013
本文编号：3098339
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 船舶到港时间预测研究现状
1.2.2 AIS数据应用研究现状
1.2.3 相关研究现状评述
1.3 主要研究内容
1.4 论文思路与结构
2 问题描述
2.1 AIS系统
2.2 研究问题概述
2.3 小结
3 考虑AIS信息的船舶到港时间预测模型
3.1 AIS数据预处理
3.2 船舶典型运动轨迹
3.2.1 原始轨迹压缩划分
3.2.2 核心轨迹子段提取
3.2.3 典型运动轨迹控制点获取
3.2.4 典型运动轨迹控制点获取结果评价
3.3 船舶到港时间预测
3.4 小结
4 应用实例
4.1 南方某港口船舶到港时间预测
4.1.1 船舶到港时间预测
4.1.2 预测结果检验
4.2 北方某港口船舶到港时间预测
4.2.1 船舶到港时间预测
4.2.2 预测结果检验
4.3 小结
5 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
附录：泊位岸桥联合优化调度模型
1 模型假设
2 模型符号定义
3 优化模型
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]智慧港口发展趋势研究[J]. 张文杰,邢军. 港工技术. 2017(02)
[2]基于AIS数据的船舶运动模式识别与应用[J]. 魏照坤,周康,魏明,史国友. 上海海事大学学报. 2016(02)
[3]基于密度的轨迹时空聚类分析[J]. 吴笛,杜云艳,易嘉伟,魏海涛,莫洋. 地球信息科学学报. 2015(10)
[4]基于AIS信息的船舶进出港航速控制模型[J]. 肖潇,邵哲平,纪贤标,陈玲玲. 上海海事大学学报. 2014(04)
[5]基于场方法的船舶交通流分析[J]. 甘浪雄,张磊,邹早建,文元桥,张恒. 上海交通大学学报. 2014(04)
[6]基于改进Hausdorff距离的轨迹聚类算法[J]. 陈锦阳,宋加涛,刘良旭,王让定. 计算机工程. 2012(17)
[7]基于数据挖掘的船舶行为研究[J]. 朱飞祥,张英俊,高宗江. 中国航海. 2012(02)
[8]基于结构相似度的轨迹聚类算法[J]. 袁冠,夏士雄,张磊,周勇. 通信学报. 2011(09)
[9]数据挖掘在海上交通特征分析中的应用研究[J]. 潘家财,邵哲平,姜青山. 中国航海. 2010(02)
[10]AIS信息分析及基于AIS的船舶避碰仿真[J]. 江衍煊,张诗永,陈福金,陈宏. 航海技术. 2010(02)
硕士论文
[1]基于AIS数据的船舶航线挖掘[D]. 刘敦伟.大连海事大学 2017
[2]面向海量轨迹数据的聚类算法研究[D]. 陈艳君.北京交通大学 2015
[3]基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型研究[D]. 肖潇.集美大学 2015
[4]基于AIS的船舶轨迹聚类与应用[D]. 魏照坤.大连海事大学 2015
[5]基于AIS数据的船舶会遇特征研究[D]. 任亚磊.武汉理工大学 2013
本文编号：3098339
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