【摘 要】
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传统无人船航线规划方法,虽然能够对路径数据进行连续性分析计算,但在多数据流的匹配最优量计算方面,由于路径规划变量增多,导致线路规划量与输出量匹配出现误差,影响无人船路径规划准确率,降低无人船线路规划效果。因此,提出船舶交通流大数据在无人船航线智能规划中的应用。首先,对无人船运动轨迹进行数据模型建立,完成对路径数据资源的特征整理;接着通过引入大数据分析技术,利用AI数据分析算法,对路径规划资源进行最
【基金项目】
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河南省科技攻关项目（182102210576）；
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传统无人船航线规划方法,虽然能够对路径数据进行连续性分析计算,但在多数据流的匹配最优量计算方面,由于路径规划变量增多,导致线路规划量与输出量匹配出现误差,影响无人船路径规划准确率,降低无人船线路规划效果。因此,提出船舶交通流大数据在无人船航线智能规划中的应用。首先,对无人船运动轨迹进行数据模型建立,完成对路径数据资源的特征整理;接着通过引入大数据分析技术,利用AI数据分析算法,对路径规划资源进行最优量分析计算。最后,考虑到路径资源匹配最优量计算量巨大,为了保证算法计算效率,通过AIS压缩算法,对计算过程中匹配完结路径规划数据进行压缩简化计算,实现计算空间资源的高效管理,从而提升无人船航线的智能规划。利用数据对比方式,证明提出方法在实际应用中的有效性。
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