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数据驱动的黄河兰州段船舶航路挖掘及风险预警方法研究
1
作者
董晞中
牟军敏
+1 位作者
何林甫
吴宝祺
《船海工程》
北大核心
2025年第4期173-180,共8页
为挖掘船舶现有习惯航路并对航行过程中的风险进行预警,结合水域船舶历史AIS数据、水域水文信息等开展航路提取和航行风险预警相关研究。采用Alpha Shape算法建立不同水位下的航路边界提取模型;利用动态时间规整(DTW)算法提取不同水位...
为挖掘船舶现有习惯航路并对航行过程中的风险进行预警,结合水域船舶历史AIS数据、水域水文信息等开展航路提取和航行风险预警相关研究。采用Alpha Shape算法建立不同水位下的航路边界提取模型;利用动态时间规整(DTW)算法提取不同水位下的航路中心线;采用速度障碍法量化表征航行风险,实现复杂航行环境下的风险主动预警与可视化。以黄河兰州段作为应用场景,实验结果表明,所提的算法能有效提取不同水位下的航路边界和航路中心线,有助于提高船舶航行安全;建立的风险预警方法与传统的CPA风险模型相比,在风险计算结果上基本一致,在多目标风险计算和可视化方法表现更优。
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关键词
数据驱动
航路提取
航行预警
智能航运
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题名
数据驱动的黄河兰州段船舶航路挖掘及风险预警方法研究
1
作者
董晞中
牟军敏
何林甫
吴宝祺
机构
甘肃省水运事业发展中心
武汉理工大学航运学院
武汉船舶职业技术学院
出处
《船海工程》
北大核心
2025年第4期173-180,共8页
基金
国家自然科学基金(52271367)。
文摘
为挖掘船舶现有习惯航路并对航行过程中的风险进行预警,结合水域船舶历史AIS数据、水域水文信息等开展航路提取和航行风险预警相关研究。采用Alpha Shape算法建立不同水位下的航路边界提取模型;利用动态时间规整(DTW)算法提取不同水位下的航路中心线;采用速度障碍法量化表征航行风险,实现复杂航行环境下的风险主动预警与可视化。以黄河兰州段作为应用场景,实验结果表明,所提的算法能有效提取不同水位下的航路边界和航路中心线,有助于提高船舶航行安全;建立的风险预警方法与传统的CPA风险模型相比,在风险计算结果上基本一致,在多目标风险计算和可视化方法表现更优。
关键词
数据驱动
航路提取
航行预警
智能航运
Keywords
data driven
route extraction
risk warning
intelligent shipping
分类号
U676.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据驱动的黄河兰州段船舶航路挖掘及风险预警方法研究
董晞中
牟军敏
何林甫
吴宝祺
《船海工程》
北大核心
2025
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