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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种多因素关联的港口水域船舶流量预测方法，包括以下步骤：通过聚类算法将历史船舶航行轨迹划分为若干个群组，得到港口水域的船舶习惯航线；将船舶习惯航线与港口水域的功能区和非功能区的边界的交点设定为第一节点，将港口水域的港区和锚地设定为第二节点，将船舶习惯航线设定为边，根据节点和边的流量特征设定节点和边的权重，构建港口水域的加权船舶行为图；选取加权船舶行为图中的节点或边作为预测目标，获取目标节点及其关联节点或目标边及其关联边的权重作为预测模型的输入，得到预测目标的船舶流量预测值；基于航行规则和习惯航法识别加权船舶行为图中的异常节点，更新预测模型的输入，实现对预测模型的优化。
主权项：1.一种多因素关联的港口水域船舶流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取港口水域的历史船舶航行轨迹，采用聚类算法将所述历史船舶航行轨迹划分为若干个群组，得到港口水域的船舶习惯航线；步骤S2：根据港口水域的地理信息数据识别港口水域的功能区和非功能区，将所述船舶习惯航线与所述功能区和非功能区的边界的交点设定为第一节点，将港口水域的港区和锚地设定为第二节点，将所述船舶习惯航线设定为边，构建港口水域的船舶行为图；步骤S3：提取所述船舶行为图中的节点和边的流量特征，根据所述流量特征设定节点和边的权重，构建港口水域的加权船舶行为图；步骤S4：选取所述加权船舶行为图中的节点或边作为预测目标，若选取节点作为目标节点则获取所述目标节点的关联节点，将所述目标节点与所述关联节点的权重作为预测模型的输入，得到预测目标的船舶流量预测值；若选取边作为目标边则获取所述目标边的关联边，将所述目标边与所述关联边的权重作为预测模型的输入，得到预测目标的船舶流量预测值。
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百度查询： 武汉理工大学 一种多因素关联的港口水域船舶流量预测方法
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