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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本申请公开了一种基于机器学习的渡船穿越航道行为预测方法，包括如下步骤：获取预定渡口之间的AIS数据，对AIS数据进行预处理，进而计算得到DCPA和TCPA；通过设定DCPA和TCPA阈值α和β，筛选得到渡船与目标船舶的会遇场景；基于会遇场景的数据特征进行相关性分析，得到筛选特征；建立机器学习模型，并使用筛选特征进行训练；评价训练后的机器学习模型，得到渡船穿越行为预测模型，预测模型用于渡船穿越航道行为预测。本申请简化了渡船运动状态分析过程，选择一种较优的模型实现对渡船穿越行为的预测，保证了预测的准确性。
主权项：1.一种基于机器学习的渡船穿越航道行为预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取预定渡口之间的AIS数据，对所述AIS数据进行预处理，进而计算得到最近会遇距离DCPA和最小会遇时间TCPA；计算得到所述最近会遇距离DCPA和所述最小会遇时间TCPA的方法包括：基于预处理后的所述AIS数据，计算相对距离Dr、相对航向Cr、相对方位Cb和相对速度Vr；所述最近会遇距离DCPA和所述最小会遇时间TCPA的计算方法为：DCPA＝DrsinCr-Cb-π；TCPA＝DrcosCr-Cb-πVr；通过设定所述最近会遇距离DCPA的阈值α和所述最小会遇时间TCPA的阈值β，筛选得到渡船与目标船舶的会遇场景，具体的，根据渡口附近交通流量情况、目标船舶及渡船动静态信息确定所述最近会遇距离DCPA的阈值α和所述最小会遇时间TCPA的阈值β；基于所述会遇场景的数据特征进行相关性分析，得到筛选特征，具体的，将渡船穿越航道过程中，与其他船舶会遇的问题转化为二分类问题，建立零号标签和一号标签，所述零号标签表示渡船从目标船船头通过，所述一号标签表示渡船从目标船的船尾通过；根据会遇场景数据，并将所述零号标签和所述一号标签作为输入特征进行相关性分析，得到所述筛选特征；建立机器学习模型，并使用所述筛选特征进行训练；评价训练后的所述机器学习模型，得到渡船穿越行为预测模型，所述预测模型用于渡船穿越航道行为预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 一种基于机器学习的渡船穿越航道行为预测方法和系统
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