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内河船舶智能服务需求自动辨识研究
| 论文题名： | 内河船舶智能服务需求自动辨识研究 |
| 关键词： | 内河航运;智能服务需求;BP神经网络;自动辨识 |
| 摘要： | 随着物联网、云计算、大数据等技术的发展及其在航运领域的扩展应用，我国内河航运信息化和智能化得到了快速发展，智能服务已成为航运发展的新趋势。按需服务是智能服务的核心，及时、准确地获取用户需求是为用户提供高质量服务的基础和前提。本文从需求的角度对内河船舶的信息服务进行了深入研究。首先分析了内河船舶信息服务需求研究现状，基于内河船舶智能服务系统架构提出了内河船舶信息服务需求辨识研究框架，在全面分析总结内河船舶信息服务需求的基础上，研究了服务时机辨识方法和服务需求辨识算法流程，并提出了对不同船舶进行分级服务的思想，研究建立了船舶服务等级的辨识模型。本文主要研究内容如下: (1)内河船舶信息服务集的确立。提出了内河船舶信息服务集的概念，综合e-navigation需求分析、内河VTS服务指南和内河船民信息服务需求调研等内容，确立了6个内河船舶信息服务集，共59条服务内容。 (2)服务时机辨识方法和服务需求辨识算法流程。提出了基于距离、基于服务等级和服务周期两种服务时机辨识方法，分析了辨识服务时机所需要的特征参数，提出了虚拟物标类的概念，并确定了安全距离、船舶与物标距离以及服务周期3个服务时机判断参数。选取了服务集中5条代表性的服务内容，分别按照上述两种服务时机辨识方法设计了服务需求的辨识算法流程。 (3)基于BP神经网络的船舶服务等级辨识模型构建。提出了对内河船舶进行分级服务的思想，对服务内容进行了对应等级划分;分析了影响船舶服务等级的因素，构建了船舶服务等级特征指标体系;利用长江南京段的船舶样本数据，构建了基于BP神经网络的船舶服务等级辨识模型，并对模型进行了验证和分析，结果证明构建的辨识模型有效可行。 本文在内河船舶信息服务需求方面的研究成果是内河船舶智能服务的系统架构的重要组成部分，对实现以需求为导向的内河航运智能化信息服务，提升信息服务的效率，保证内河船舶的航行安全、节能、环保，具有重要的理论意义和实用价值。 |
| 作者： | 周斌斌 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 赵丽宁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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