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基于AIS数据的船舶轨迹预测方法研究

发布时间:2021-12-19 06:33
  海洋运输已经成为国际间商品交换中最重要的方式之一,货运总量占比约为全部国际运输量的80%并仍在快速增加。在这种情况下,海上交通路线异常纷杂,如果交通事故频发将带来巨大的经济损失和人员安全隐患。对于远洋航向的船舶来说,轨迹预测的意义在于能够有效控制油耗实现更大盈利和避免进入危险水域而影响货运时效;对于近海船舶来说,轨迹预测的意义在于能够为船主提供避碰和路线规划决策的技术支持。近年来针对船舶轨迹数据的分析与预测研究越来越受到学者们的重视。目前,已有的方法大部是基于传统机器学习方法或船舶运动学方程的方法,也有少数基于深度学习的模型的方法但预测时间较短,这些模型已经很难适应日益复杂的海上交通状况。如今,几乎所有的船舶都配备有船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)设备,该设备可以无间断的对外广播船舶的动静态信息,相对于传统的船舶交通服务(Vessel Traffic Service,VTS)数据和雷达数据,AIS数据更加容易获得。本文基于大量的历史AIS数据并在不破坏其数据结构的基础上进行轨迹提取,针对提取的数据集,基于深度学习模型建立了具有相... 

【文章来源】:兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:71 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于AIS数据的船舶轨迹预测方法研究


基于船舶轨迹特性的轨迹预测一般方法

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另一种导致重复数据产生的原因是因为水上移动通信业务标识码(MaritimeMobileServiceIdentity,MMSI)是国际海事组织(InternationalMaritimeOrganization,IMO)指派给AIS设备的唯一识别编号而非指派给船舶的唯一识别编号。AIS设备的转卖会导致不同的船舶具有相同的MMSI号,从而导致船舶的轨迹会呈蛛网式分布,该类轨迹是噪声轨迹。(3)漂移轨迹数据漂移轨迹是指时间间隔比较小的两个点出现较大的位置幅度偏移或转向角偏移。漂移轨迹点会对后续的轨迹建模步骤造成误导影响,故应该剔除或用线性拟合方式进行插值处理。图2-2(a)为位置漂移轨迹示意图。(4)稀疏轨迹数据一些船舶可能由于AIS消息丢包现象丢失而导致轨迹数据无法被连续采集,这种数据成为稀疏轨迹数据。稀疏轨迹数据由于缺失大量信息导致无法进行插值处理,所以对于稀疏轨迹一般进行直接抛弃处理。图2-2(b)为稀疏轨迹示意图。图2-2(a)位置漂移轨迹示意图图2-2(b)稀疏轨迹示意图图2-2位置漂移轨迹与稀疏轨迹示意图(5)过短轨迹数据除信道拥堵导致的AIS丢包因素外,一些船舶会在进入禁止捕捞区捕捞或者感知到附近水域有海盗时会刻意关闭AIS设备,这就会导致产生过短的轨迹

区域图,来源,数据,区域


91 °=(3412140h)=不可用=默认值) COG 12 地面航线,以 1/10°为单位(0-3599)。3600 (E10h)=不可用=默认 值。3 601-4 095 应不采用 2.3.2 数据采集 本文的实验数据采集于 http://www.marinecadastre.gov/ais/网站,该网站免费提供 2014 年至 2017 年所有经过美国海岸船舶的 AIS 数据,由于数据量过于庞大仅 2017 年的数据就有大概 450GB 的 CSV 表格文件,所以本文选取 2017 年UTM 地图上 10 区域所覆盖的完整 AIS 数据,数据规模为 42.3GB 的 CSV 表格文件,包含大概条 3.5 亿条数据。图 2-3 显示了本文所采集数据覆盖的区域,图2-4 显示了 2017 年 1 月至 2017 年三月的历史船舶轨迹。


本文编号:3543935

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