摘要
本发明公开了一种港口船舶智能指泊方法,包括以下步骤:采集信息数据;实时动态预测船舶到港时间;基于船舶到港时间预测建立港口泊位实时动态分配模型;求解港口泊位实时动态分配模型;输出实时动态港口船舶指泊结果。本发明在泊位动态分配中考虑了潮汐和靠泊位置是否满足船舶吃水深度等约束,设计最佳靠泊位置的泊位分配策略,提高了泊位利用率,提高了港口效率,具有通用性强、覆盖面广的特点;本发明利用机器学习模型直接估算纬度、经度、对地航向COG、对地航速SOG等特征与到港时间之间的复杂关系的方法,通过输入最新一段时间的AIS数据,实现对到港时间的实时预测,从而更高效地捕捉动态特征变化,预测精度高、收敛快、工作量小。
技术关键词
泊位
染色体
梯度提升决策树
回归预测模型
梯度提升机
动态
海上移动通信
船舶吃水深度
运动状态参数
集装箱船舶
遗传算法
海事监管
数据
基因
引导算法
作业船舶
机器学习模型
交叉点
代表