论文摘要
根据水上交通的特点,提出了一种基于船舶自动识别系统（AIS）大数据,构建深度网络模型预测航道水深的方法,并利用最新航道水深数据作为标签验证.分别利用深度神经网络算法和决策树-深度神经网络结合的DT-NN算法,对水深数据和AIS数据进行学习.实验结果表明,深度神经网络算法的预测准确度为90.84%,DT-NN算法的预测准确度为91.15%,因此,采用决策树和深度神经网络结合的DT-NN算法对于水深预测的模型准确率较高,对于弥补航道水深数据的不足,指导船舶安全航行.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨帆,何正伟,何帆
关键词: 大数据,航道水深,深度神经网络,决策树,数据挖掘
来源: 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 自然地理学和测绘学,船舶工业
单位: 武汉理工大学航运学院,内河航运技术湖北省重点实验室,国家水运安全工程技术研究中心
基金: 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2018-zy-127)
分类号: U675.4
页码: 130-135
总页数: 6
文件大小: 589K
下载量: 163
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