基于"21世纪海上丝绸之路"AIS数据的船舶交通流预测

• 作者: 李振福 李肇坤 段伟 邓昭
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: AIS数据 时间序列模型 船舶交通流
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: U692
• 语种: 中文
• DOI: 10.12052/gdutxb.200076

摘要

为探究"21世纪海上丝绸之路"船舶交通流规律,?基于2018年"21世纪海上丝绸之路"AIS(Automatic?Identification System,船舶自动识别系统)数据,?利用时间序列模型分别对货船、油轮和货船?油轮这3种情形下的船舶交通流进行了研究.结果显示,船舶交通流变化规律可以用ARIMA模型(Auto-regressive?Intergrated?Moving?Average?Model,即差分自回归移动平均模型),拟合并预测;?货船、油轮和货船?油轮这3种情形有相同的最优选择模型ARIMA(1,?1,?2)."21世纪海上丝绸之路"船舶交通流可由前两个时间周期内的交通流数据拟合预测,?并且ARIMA(1,?1,?2)模型对单一船型交通流的预测效果优于对混合船型交通流的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振福		246	1382	20.0	28.0
2	李肇坤		6	72	4.0	6.0
3	邓昭		4	3	1.0	1.0
4	段伟		1	0	0.0	0.0