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基于机器学习的AIS数据处理方法研究任务书

 2020-02-20 08:42:28  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

ais(automatic identification system)数据蕴含有丰富的物流、航运、海上交通等有价值的信息。

以船舶ais数据为研究对象,以数理统计和聚类分析等技术方法为手段,完成对ais不完整数据的清洗和异常数据的识别、剔除、筛选;归纳ais异常数据的类型,针对各类型数据的特征,采用bp神经网络、lstm、rnn等机器学习方法对ais数据进行异常数据修复和轨迹重构,为基于船舶ais数据的相关研究提供快速、准确的技术支持。

对于保障海上船舶安全经济航行、提高航运效率、降低营运成本、避免海上交通事故的发生、减少船舶运输对环境的影响也具有重要意义。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.搜集国内外有关ais数据处理的相关文献;

2.阅读、整理涉及的内容,完成相关领域20000个印刷符号的外语翻译;

3.列出论文提纲,并列出各部分的主要内容;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1.1月11日-3月15日,查阅相关文献资料,并联系导师,编写开题报告,确定毕业论文的大体内容框架和研究方向。

2.3月16日-4月15日,根据导师意见进一步修正和确定论文方向和具体内容。另外,完成20000个字符的英文文献翻译。

3.4月16日-4月30日,学生提交毕业设计(论文)工作阶段性报告,指导老师完成阶段性报告审核。

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4. 主要参考文献

[1]刘磊,蒋仲廉,初秀民,钟诚,张代勇.船舶ais数据修复和预测算法研究[j/ol].哈尔滨工程大学学报,2019(06):1-6[2018-12-19].

[2]唐国磊,赵宇迪,于菁菁,齐越,于旭会,李达,赵晓艺.基于ais数据的集装箱船舶到港时间预测研究[j/ol].重庆交通大学学报(自然科学版):1-5[2018-12-19].

[3]金悦奇.舰船航迹关联分析中ais数据的分析与处理[j].舰船科学技术,2018,40(20):31-33.

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