时空船舶ais轨迹分析数学建模论文

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在经济快速发展的情况下，航运业迎来了巨大的变化，船舶数量不断地增长，由此产生了很多航运密切的区域。船舶数量的激增虽然带来了海上贸易的繁荣，但容易产生水上交通安全问题：航线负担过重，航道更加拥挤，由于船舶自身问题和人为因素产生的事故时有发生，对船员和乘客的生命财产安全造成巨大的威胁因此，对船舶必须进行有效的监控，及时发现船舶的异常行为，降低水上交通事故的风险。另一方面，海运是国际贸易主要的形式，在经济发展中占有重要的地位。贸易的类型与航线息息相关,通过对航线轨迹变化的分析能够了解航运物流的变化，有利于对国际贸易的未来格局和发展变化进行更深入的理解。

船队在线HiFleet基于船舶历史轨迹数据，通过大数据技术对全球Aframax TNKR类型船舶，12月1日-12月31日的运行情况分析得出：2021年12月全球Aframax TNKR类型的船舶，AIS月平均在线时间为：664.29小时；平均月航行距离为3657.94海里；月平均航速为：9.55海里/小时；月平均锚泊时间为：153.85小时；月平均在泊时间为：86.21小时；月平均航行时间为：503.94小时；月平均周转次数为：5次。如需订阅更多船舶详细运行效率分析数据或对比数据，欢迎与我们联系。集装箱船HMM ST PETERSBURG船舶轨迹。

随着AIS系统的应用和推广，船舶轨迹数据的可获得性提高，与船舶轨迹数据挖掘的研究层出不穷，为船舶轨迹预测的研究提供了基础性的条件。本文的主要工作如下：以大量船舶的历史AIS数据为基础，首先进行数据恢复和数据异常处理工作，很大程度上还原原始轨迹数据；在此基础上，使用轨迹分段和区域划分的两种轨迹聚类算法，从离散的原始AIS数据中得到船舶航线轨迹数据集；接着以航线轨迹数据为基础，使用多种算法对轨迹预测进行建模，并以珠江三角洲的航线数据为基础对预测算法进行验证,结果表明基于朴素贝叶斯的预测算法在船舶轨迹预测问题上.具有高达90%以上的预测准确率。集装箱船YM WORTH船舶轨迹。时空船舶ais轨迹分析数学建模论文

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