基于隐马尔科夫模型的 VLCC 目的港预测
基于隐马尔科夫模型的 VLCC 目的港预测超大型油船( very large crude carrier，VLCC) 目的港预测对海运原油流向预测以及货源地未来运力估计具有重要作用。针对 VLCC 的 AIS 目的港信息存在缺失、更新不及时、不准确等现象，提出一种基于隐马尔科夫模型的 VLCC 目的港预测方法。分析船舶 AIS 轨迹数据，得到油船历史停靠港口序列; 根据 VLCC 轨迹提取习惯航路，以航路中的交叉点为依据设置观测线; 利用船舶航行轨迹数据判断船舶是否经过观测线以及经过观测线的方向，对不同方向分别计算船舶在挂靠港间的转移概率矩阵和船舶挂靠港与观测线间的输出概率矩阵，建立 VLCC 目的港预测模型并进行预测。研究结果表明: 在大多数情况下 VLCC 目的港预测的准确率可以达到 70% 以上; 航线越固定、运行越规律的船舶，预测准确率越高; 船舶越靠近目的港，预测越准确; 重载状态下的船舶目的港预测更准确。
关键词: 智能交通; AIS 轨迹数据; 超大型油船( VLCC) ; 目的港预测; 隐马尔科夫模型
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