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题名基于AIS数据挖掘的受限水域船舶动态领域研究
被引量：11
- 1
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作者
邵哲平
周田瑞
潘家财
张智铭
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机构
集美大学航海学院
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出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期564-570,共7页
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基金
福建省自然科学基金项目(2015J01214)~~
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文摘
考虑到受限水域船舶类型、船舶长度以及速度对船舶领域的影响,本文基于船舶自动识别系统(Automatic Identification Systen,AIS)数据,建立受限水域内船舶动态领域模型。通过求取每一时刻目标船到本船的距离和相对方位,获得单船船位分布图,然后对本船和目标船按船舶类型、船舶长度和船速进行分类,对同一类型单船船位分布图进行叠加,获得特定类型的船位分布图,采用数理统计方法确定船舶领域的边界,最终建立受限水域船舶动态领域模型。选用舟山港螺头水道AIS数据对该方法进行验证,共挖掘出19种不同类型的船舶动态领域模型。分析结果表明:货船对货船的船舶领域最小,油船对油船的船舶领域最大;船舶领域的长度随着船长,船速的增加而增加,且在长轴方向上增加的幅度要大于短轴方向;船舶领域长度与船舶长度的比值并非为定值,而是随着船长,船速的增加而递减,船速越大,递减的幅度越大。
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关键词
AIS数据
受限水域
船舶领域
船舶类型
船舶长度
船舶速度
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Keywords
AIS data
restricted water
dynamic ship domain
ship type
ship length
ship speed
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分类号
U675.7
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于AIS数据挖掘的受限水域船舶动态领域研究
被引量：7
- 2
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作者
周田瑞
邵哲平
潘家财
张智铭
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机构
集美大学航海学院
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出处
《集美大学学报（自然科学版）》
CAS
2018年第1期33-38,共6页
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基金
福建省自然科学基金资助项目(2015J01214)
福建省教育厅基金项目(B16095)
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文摘
为了研究船舶长度和速度对船舶领域的影响,基于AIS数据,建立受限水域内船舶动态领域模型。首先选取目标船舶,统计每一时刻他船到目标船的距离和相对方位,获得单船船位分布图,然后根据船舶长度和速度对目标船进行分类,对同一类型单船船位分布图进行叠加,采用数理统计方法确定船舶领域的边界,最终建立受限水域船舶动态领域模型。以舟山港螺头水道为例,共挖掘出15种不同类型的船舶动态领域模型。结果表明:船舶领域的长度随着船长,船速的增加而增加,当船舶长度相等时,船舶速度越大,船舶领域增加的幅度越大;船舶领域长度与船舶长度的比值并非为定值,而是随着船长,船速的增加而递减,船速越大,递减的幅度越大。
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关键词
AIS数据
受限水域
船舶领域
船舶长度
船舶速度
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Keywords
AIS data
dynamic ship moving area
restricted waters
ship length
ship speed
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分类号
U661.33
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名厦门集装箱吞吐量与经济影响因素的计量经济分析
被引量：7
- 3
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作者
郑文儒
周田瑞
王鸿鹏
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机构
集美大学现代物流研究中心
集美大学航海学院
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出处
《商业经济》
2016年第9期50-52,共3页
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文摘
交通运输和货物流动是保证世界经济和社会发展的重要部分,而集装箱运输是城市港口和交通运输现代化的主要表现形式,集装箱运输更是各港口城市对外运输服务的重要方式。通过计量经济学相关模型实证分析厦门港集装箱吞吐量与厦门市主要经济指标的相关性,比较探讨这些指标的变化对厦门港集装箱吞吐量的不同影响,分析产生显著影响的对外贸易进出口总额和地方级财政收入两因素对集装箱吞吐量贡献率情况,以期在当前经济形势下为厦门港集装箱的发展决策提供参考依据。
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关键词
厦门
集装箱吞吐量
经济指标
EVIEWS
线性回归
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分类号
F820
[经济管理—财政学]
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题名基于梯度提升决策树分位数回归的船舶能耗区间预测
被引量：5
- 4
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作者
李天笑
周田瑞
胡勤友
郝清晏
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机构
上海海事大学商船学院
海洋石油工程股份有限公司安装事业部
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出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2022年第2期19-24,共6页
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基金
上海市科学技术委员会重大项目(18DZ1206300)。
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文摘
针对目前船舶能耗预测方法仅仅能进行单点预测的问题,提出一种梯度提升决策树分位数回归方法对船舶能耗区间进行预测。对船舶能耗及其影响因素数据进行预处理(空值、异常值删除等),获得更加准确的船舶能耗数据集。结合相关领域知识,确定对地航速、艏艉吃水、左右吃水、风速等9个影响因素进行建模。以区间覆盖率和平均带宽作为该方法的性能评价指标。实验结果表明,该方法能有效获取船舶能耗区间值,与分位数回归森林(quantile regression forest,QRF)、普通线性分位数回归(quantile regression,QR)相比,其预测性能更佳。提出的方法可为智能船舶能耗状态实时监测、异常识别等提供参考。
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关键词
船舶能耗
区间预测
梯度提升决策树
分位数回归
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Keywords
ship energy consumption
interval prediction
gradient boosting decision tree
quantile regression
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分类号
U676.3
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于XGBoost的船舶能耗实时预测
被引量：3
- 5
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作者
胡智辉
金永兴
周田瑞
胡勤友
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机构
上海海事大学商船学院
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出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2022年第1期23-29,37,共8页
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基金
上海市科学技术委员会重大项目(18DZ1206300)。
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文摘
为更加准确地预测船舶能耗,提出一种基于新兴XGBoost算法的船舶能耗实时预测模型。通过传感器采集大量船舶能耗数据;结合领域知识,提出一种数据预处理方法;利用贝叶斯超参数优化及交叉验证方法优化模型性能。实验结果表明,数据预处理和超参数调优均能在一定程度上提高模型性能。与多元线性回归、人工神经网络、岭回归和随机森林模型相比,本文提出的模型具有更好的预测性能,且模型运行时间能达到秒级响应,满足船舶实时预测要求。高准确度、实时性强的能耗预测模型能为船舶未来采取合理的节能减排措施提供理论依据,对船舶运营公司提高竞争力和保护环境具有重要意义。
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关键词
XGBoost
船舶能耗预测
集成学习
超参数调优
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Keywords
XGBoost
ship energy consumption prediction
ensemble learning
hyper-parameter tuning
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分类号
U676.3
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于加权关联规则的船舶交通事故源分析
被引量：2
- 6
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作者
张锋
周田瑞
潘家财
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机构
集美大学航海学院
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出处
《中国水运（下半月）》
2017年第8期39-41,共3页
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基金
福建省自然科学基金资助项目(2015J01214)
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文摘
为监控和预防船舶交通事故的发生,需要分析船舶交通事故产生的原因及其成因关系。利用关联规则能有效挖掘出船舶事故间的强关联规则,但传统关联规则未考虑各船舶交通因素对事故发生的贡献度不同。因此,在基于关联规则的基础上,提出了一种加权关联规则模型,使关键事故源获得更高的关注度。实验结果表明,与传统关联规则相比,加权关联规则模型更有利于发掘出现次数少但很有价值的关联规则模式,为海事管理部门制定事故预防机制提供更准确、全面的参考依据。
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关键词
加权关联规则
数据挖掘
船舶交通事故
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
U698.6
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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