摘要
本发明涉及一种内河锚地智能指泊方法,包括以下步骤:S1、船舶发送泊位申请,获取船舶当前信息;S2、通过船舶信息预测船舶到达每个可停泊锚地时间;S3、统计锚地当前所有停泊船舶信息,基于当前锚地停泊情况对来泊船舶进行泊位分配;S4、当船舶停泊完毕后,检查船舶是否按要求在指定位置停泊;S5、当船舶收到离泊信息后,统计船舶离泊时间,用于之后来泊船舶泊位分配;S6、在到达预定离泊时间后,船舶进行离泊操作。本法可以预测船舶到达时间并对来泊船舶进行智能泊位分配,以降低锚地管理成本,提高锚地运行效率,提升锚地智能化建设。
技术关键词
深度学习模型
船舶位置信息
数据
船舶自动识别系统
构建数学模型
智能泊位
长短期记忆网络
深度学习框架
LSTM模型
遗传算法
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