声明
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容及章节安排
2 船舶AIS数据预处理
2.1 MMSI码校验
2.2 动、静态数据匹配
2.3 航速异常数据修正
2.4 船位异常数据修正
2.5 本章小结
3 基于DBSCAN聚类算法的船舶轨迹划分
3.1 船舶航行阶段划分
3.2 DBSCAN理论
3.3 泊位点聚类
3.4 船舶靠泊轨迹划分
3.5 本章小结
4 船舶靠泊特征分析与应用
4.1 船舶靠泊特征分析思路
4.2 对地航速分布及变化率统计
4.3 对地航向分布及变化率统计
4.4 门限统计分析算法
4.5 本章小结
5 基于循环神经网络的船舶靠泊轨迹预测
5.1 循环神经网络概述
5.2 GRU网络模型
5.3 建立靠泊轨迹预测模型
5.4 实验及结果分析
5.5 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
附录A 程序说明
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
大连海事大学;
