為降低港口水域內的船舶航行風險,提高港口生產效率,提出基于概率有向圖模型的船舶進出港航路規(guī)劃算法.采用基于密度的聚類方法,對船舶進出港的歷史軌跡進行分類,從而提取出船舶在港內的正常航行模式,并采用基于網格劃分的方法對軌跡進行離散.以網格為節(jié)點及相鄰網格為有向邊,建立概率有向圖模型.給定航路的起始點和目的地,動態(tài)搜索船舶可能的航行路徑進行航路規(guī)劃.分別選取100條進港軌跡和100條出港軌跡對模型進行驗證,結果表明:模型輸出的進港規(guī)劃航路與船舶真實航跡間的平均航路偏差為0.18,出港規(guī)劃航路與真實航跡間的航路偏差為0.28.本模型生成的航路結合了多數(shù)船舶的進出港航行規(guī)律,其適航性能滿足要求. 

【文章來源】：華中科技大學學報(自然科學版). 2020,48(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

原始AIS軌跡數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)處理后的AIS軌跡

通過對軌跡進行聚類，將船舶進港軌跡分為16個類別，將船舶出港軌跡分為11個類別，圖3展示了其中的船舶進港軌跡聚類結果，圖中不同顏色的軌跡分別表示不同的軌跡類別．2 基于概率有向圖的航路規(guī)劃模型

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3097199