基于神经网络的异常船舶航迹特征因子模型

摘要：

船舶异常行为是海事安全科学理论研究的重要组成部分,它对于船舶监管以及海上安全通行具有重要意义,目前是航海领域的热点研究方向之一.根据船舶航迹分析船舶航行状态以及规范性,研究了船舶航迹行为特征,发现隐藏于航迹数据集中的船舶异常行为模型.针对目前危险船舶向外播放伪造数据造成的船舶监控不准确的异常船舶行为,提出了基于神经网络的异常船舶航迹特征因子模型.通过中分纬度算法分析轨迹数据的隐藏关系,选取实际舶船舶自动识别系统(auto-matic identification system,AIS)的数据对多层前馈神经网络(back propagation,BP)进行训练,使其完成对关系规则的学习,通过测试集数据对模型准确性进行判断.结果表明,该模型对于伪造船舶数据判断的准确率高于0.985.

关键词：船舶轨迹;特征因子;中分纬度算法;伪数据;神经网络

所属期刊栏目：21

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：辽宁省重点研发计划;高等教育科研业务费

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：14610-14617