基于优化神经网络模型的船舶航迹预报
发布时间：2021-06-29 05:55
国际商贸的频繁往来,带动航运业的发展,使得越来越多的船只加入到水上运输中,让一些航道、港池等交通密集的水域交通更加繁忙,船只密度的增加使船舶之间的距离变小,增大了碰撞、搁浅等事故发生的可能性。为了减少海上事故的发生率,提高船舶航行安全,不仅相关部门需要进一步加强对船只航行过程进行监管引导,并且每一艘航行船舶也需要通过各种助航仪器设备了解本船及它船的航行趋势,从而进行合理的船舶操纵。而这一切的一个重要前提是预知船舶未来一段时间的运动趋势,包括航迹、航速,航向等船舶动态航行要素,其中航迹信息最为重要,因此出现了航迹推算、航迹预测方法来预知船舶的位置。在以建立船舶运动数学模型的航迹推算方法中,模型的建立需要用到较多的船舶固有参数及外界环境参数,而船舶参数会因船型和装载不同产生变化,外界环境更是实时的发生变化,因此模型没有很好的泛化性,难以应用到其他船舶。此外模型的使用也面临着计算复杂、只能用于船舶直线航迹推算等诸多问题,因此航迹推算在航海实践中操作过于繁琐、局限性强。神经网络的应用很好的解决了这一难题,使得航迹预测可以在不建立相关的数学模型就可预测船舶的轨迹,航迹预测通过收集到的航行信息时间...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１船舶平面坐标示意图??Ｆｉｇ．?２．１，?Ｐｌａｎｅ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?ｓｙｓｔｅｍ?ｄｉａｇｒａｍ??
?基于优化神经网络模型的船舶航迹预报???（１）船舶航迹点漂移??如图２．?３所示，船舶航迹点漂移是指间隔时间较小的两个轨迹点出现了轨迹大幅度??偏移的情况，而轨迹数据的大幅度偏移影响了航线分析，可能会误导航迹预测的结果，??对于出现的航迹偏移现象使用线性拟合的方式进行修正［６４］。??根据船舶轨迹点前后变化规律识别轨迹的偏移，设当前轨迹点为ｒ，，若当前轨迹??点ｒ，■与及７Ｖ／的距离很大，且变化不符合船舶的航行特征，则认为是ｒ，？为航迹偏??移点。??〇〇〇〇??Ｑ）?ｗ?Ｑ线性拟合点??°?°?Ｏ??〇??轨迹漂移点??图２．３航迹点漂移示意图??Ｆｉｇ．?２．３，?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｒａｃｋ?ｐｏｉｎｔ?ｄｒｉｆｔ??（２）船舶航迹点缺失??航迹点缺失指在一段完整的航迹信息中，出现了空白时间点，而过多的航迹点信息??缺失会影响了分析的准确性，对于损失了过多航迹点的航迹无法进行完善应直接抛弃??如图２．?４所示，航迹点缺失过多的航迹（红色虚线为缺失航迹点），使的无法还原??真实的航迹。??〇??〇?’〇?〇??〇??图２．４航迹点缺失示意图??Ｆｉｇ．?２．４，?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｒａｃｋ?ｐｏｉｎｔ?ｍｉｓｓｉｎｇ??二、航行数据修补方法??对于航迹点缺失较少，可以通过轨迹分析插入轨迹点完善的，则应予以保留并完善??航迹，时间序列缺失数值插补，常用的方法有均值插值法、同类均值法、极大似然估计??插补等方法［６６］。??－１０?－??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DE-SVM的船舶航迹预测模型[J]. 刘娇,史国友,杨学钱,朱凯歌. 上海海事大学学报. 2020(01)
[2]基于改进支持向量机（SVM）模型的荆州港吞吐量预测[J]. 陈旭,李典,张利华,王晶,罗小红,张威. 水运工程. 2020(03)
[3]基于循环神经网络的船舶航迹预测[J]. 胡玉可,夏维,胡笑旋,孙海权,王云辉. 系统工程与电子技术. 2020(04)
[4]基于LSTM的船舶航迹预测[J]. 陈凯达,朱永生,闫柯,蔡依青,任智军,高大为. 船海工程. 2019(06)
[5]全卷积神经网络研究综述[J]. 章琳,袁非牛,张文睿,曾夏玲. 计算机工程与应用. 2020(01)
[6]基于AIS数据和LSTM网络的船舶航行动态预测[J]. 任宇翔,赵建森,刘卫,王胜正,韦雨含. 上海海事大学学报. 2019(03)
[7]基于长短记忆网络的舰船航迹预测方法[J]. 杨金鸿,皇甫立,熊璋,许松,王新远. 舰船电子工程. 2019(08)
[8]卷积神经网络结构优化综述[J]. 林景栋,吴欣怡,柴毅,尹宏鹏. 自动化学报. 2020(01)
[9]基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法[J]. 陆继翔,张琪培,杨志宏,涂孟夫,陆进军,彭晖. 电力系统自动化. 2019(08)
[10]时间序列预测方法综述[J]. 杨海民,潘志松,白玮. 计算机科学. 2019(01)
硕士论文
[1]基于循环神经网络的时间序列预测方法研究[D]. 张旭.南京大学 2019
[2]基于海量AIS数据的内河船舶航迹预测[D]. 陈志华.武汉理工大学 2018
[3]基于AIS的船舶轨迹分析的研究与应用[D]. 杨博辰.电子科技大学 2018
[4]基于循环神经网络的推荐算法研究[D]. 李光.哈尔滨工程大学 2017
[5]基于AIS数据的船舶航行轨迹预测[D]. 罗永豪.华南理工大学 2017
[6]基于AIS数据的船舶航线挖掘[D]. 刘敦伟.大连海事大学 2017
[7]基于LSTM的舰船运动姿态短期预测及仿真研究[D]. 王国栋.江苏科技大学 2017
[8]基于卷积神经网络的图像分类方法研究[D]. 谢宝剑.合肥工业大学 2015
[9]基于电子海图的AIS导航技术的研究[D]. 刘杨.大连海事大学 2014
[10]应用AIS信息实现琼州海峡VTS船舶交通智能管理的研究[D]. 孙苗.集美大学 2014
本文编号：3255872
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１船舶平面坐标示意图??Ｆｉｇ．?２．１，?Ｐｌａｎｅ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?ｓｙｓｔｅｍ?ｄｉａｇｒａｍ??
?基于优化神经网络模型的船舶航迹预报???（１）船舶航迹点漂移??如图２．?３所示，船舶航迹点漂移是指间隔时间较小的两个轨迹点出现了轨迹大幅度??偏移的情况，而轨迹数据的大幅度偏移影响了航线分析，可能会误导航迹预测的结果，??对于出现的航迹偏移现象使用线性拟合的方式进行修正［６４］。??根据船舶轨迹点前后变化规律识别轨迹的偏移，设当前轨迹点为ｒ，，若当前轨迹??点ｒ，■与及７Ｖ／的距离很大，且变化不符合船舶的航行特征，则认为是ｒ，？为航迹偏??移点。??〇〇〇〇??Ｑ）?ｗ?Ｑ线性拟合点??°?°?Ｏ??〇??轨迹漂移点??图２．３航迹点漂移示意图??Ｆｉｇ．?２．３，?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｒａｃｋ?ｐｏｉｎｔ?ｄｒｉｆｔ??（２）船舶航迹点缺失??航迹点缺失指在一段完整的航迹信息中，出现了空白时间点，而过多的航迹点信息??缺失会影响了分析的准确性，对于损失了过多航迹点的航迹无法进行完善应直接抛弃??如图２．?４所示，航迹点缺失过多的航迹（红色虚线为缺失航迹点），使的无法还原??真实的航迹。??〇??〇?’〇?〇??〇??图２．４航迹点缺失示意图??Ｆｉｇ．?２．４，?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｒａｃｋ?ｐｏｉｎｔ?ｍｉｓｓｉｎｇ??二、航行数据修补方法??对于航迹点缺失较少，可以通过轨迹分析插入轨迹点完善的，则应予以保留并完善??航迹，时间序列缺失数值插补，常用的方法有均值插值法、同类均值法、极大似然估计??插补等方法［６６］。??－１０?－??
?基于优化神经网络模型的船舶航迹预报???（１）船舶航迹点漂移??如图２．?３所示，船舶航迹点漂移是指间隔时间较小的两个轨迹点出现了轨迹大幅度??偏移的情况，而轨迹数据的大幅度偏移影响了航线分析，可能会误导航迹预测的结果，??对于出现的航迹偏移现象使用线性拟合的方式进行修正［６４］。??根据船舶轨迹点前后变化规律识别轨迹的偏移，设当前轨迹点为ｒ，，若当前轨迹??点ｒ，■与及７Ｖ／的距离很大，且变化不符合船舶的航行特征，则认为是ｒ，？为航迹偏??移点。??〇〇〇〇??Ｑ）?ｗ?Ｑ线性拟合点??°?°?Ｏ??〇??轨迹漂移点??图２．３航迹点漂移示意图??Ｆｉｇ．?２．３，?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｒａｃｋ?ｐｏｉｎｔ?ｄｒｉｆｔ??（２）船舶航迹点缺失??航迹点缺失指在一段完整的航迹信息中，出现了空白时间点，而过多的航迹点信息??缺失会影响了分析的准确性，对于损失了过多航迹点的航迹无法进行完善应直接抛弃??如图２．?４所示，航迹点缺失过多的航迹（红色虚线为缺失航迹点），使的无法还原??真实的航迹。??〇??〇?’〇?〇??〇??图２．４航迹点缺失示意图??Ｆｉｇ．?２．４，?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｒａｃｋ?ｐｏｉｎｔ?ｍｉｓｓｉｎｇ??二、航行数据修补方法??对于航迹点缺失较少，可以通过轨迹分析插入轨迹点完善的，则应予以保留并完善??航迹，时间序列缺失数值插补，常用的方法有均值插值法、同类均值法、极大似然估计??插补等方法［６６］。??－１０?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DE-SVM的船舶航迹预测模型[J]. 刘娇,史国友,杨学钱,朱凯歌. 上海海事大学学报. 2020(01)
[2]基于改进支持向量机（SVM）模型的荆州港吞吐量预测[J]. 陈旭,李典,张利华,王晶,罗小红,张威. 水运工程. 2020(03)
[3]基于循环神经网络的船舶航迹预测[J]. 胡玉可,夏维,胡笑旋,孙海权,王云辉. 系统工程与电子技术. 2020(04)
[4]基于LSTM的船舶航迹预测[J]. 陈凯达,朱永生,闫柯,蔡依青,任智军,高大为. 船海工程. 2019(06)
[5]全卷积神经网络研究综述[J]. 章琳,袁非牛,张文睿,曾夏玲. 计算机工程与应用. 2020(01)
[6]基于AIS数据和LSTM网络的船舶航行动态预测[J]. 任宇翔,赵建森,刘卫,王胜正,韦雨含. 上海海事大学学报. 2019(03)
[7]基于长短记忆网络的舰船航迹预测方法[J]. 杨金鸿,皇甫立,熊璋,许松,王新远. 舰船电子工程. 2019(08)
[8]卷积神经网络结构优化综述[J]. 林景栋,吴欣怡,柴毅,尹宏鹏. 自动化学报. 2020(01)
[9]基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法[J]. 陆继翔,张琪培,杨志宏,涂孟夫,陆进军,彭晖. 电力系统自动化. 2019(08)
[10]时间序列预测方法综述[J]. 杨海民,潘志松,白玮. 计算机科学. 2019(01)
硕士论文
[1]基于循环神经网络的时间序列预测方法研究[D]. 张旭.南京大学 2019
[2]基于海量AIS数据的内河船舶航迹预测[D]. 陈志华.武汉理工大学 2018
[3]基于AIS的船舶轨迹分析的研究与应用[D]. 杨博辰.电子科技大学 2018
[4]基于循环神经网络的推荐算法研究[D]. 李光.哈尔滨工程大学 2017
[5]基于AIS数据的船舶航行轨迹预测[D]. 罗永豪.华南理工大学 2017
[6]基于AIS数据的船舶航线挖掘[D]. 刘敦伟.大连海事大学 2017
[7]基于LSTM的舰船运动姿态短期预测及仿真研究[D]. 王国栋.江苏科技大学 2017
[8]基于卷积神经网络的图像分类方法研究[D]. 谢宝剑.合肥工业大学 2015
[9]基于电子海图的AIS导航技术的研究[D]. 刘杨.大连海事大学 2014
[10]应用AIS信息实现琼州海峡VTS船舶交通智能管理的研究[D]. 孙苗.集美大学 2014
本文编号：3255872
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