大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法

王正星; 朱玉柱; 王春瑶

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传统船舶交通异常识别方法在大雾天气环境下,存在挖掘算法对船舶轨迹异常状态辨识度降低的问题。通过分析发现,原因在于传统方法中没有引入大雾天气对船舶轨迹检测信号的扰动变量,导致轨迹检测数据与挖掘算法之间出现数据断链,降低了数据挖掘的识别效果。因此,提出大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法分析。首先通过LSTM算法,将大雾天气扰动特征代入挖掘神经网络,获得带有大雾扰动特征神经网络;接着,根据大雾扰动特征建立混合高斯船舶轨迹模型,为交通异常识别提供基础数据;然后,通过Spark分布式挖掘算法,完成对船舶交通异常数据的挖掘识别。通过仿真实验,对传统挖掘识别方法与提出方法效果进行多组数据对比,证明提出挖掘识别方法的有效性。

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来源
《舰船科学技术》 |2021年第2期|49-51|共3页
作者
王正星; 朱玉柱; 王春瑶;
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作者单位

大连海事大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类新技术在航海上的应用;安全技术;人工神经网络与计算;
关键词
大雾天气; 船舶; 交通异常; 挖掘识别;

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