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超大型油船(very large crude carrier，VLCC)目的港预测对海运原油流向预测以及货源地未来运力估计具有重要作用。针对VLCC的AIS目的港信息存在缺失、更新不及时、不准确等现象，提出一种基于隐马尔科夫模型的VLCC目的港预测方法。分析船舶AIS轨迹数据，得到油船历史停靠港口序列；根据VLCC轨迹提取习惯航路，以航路中的交叉点为依据设置观测线；利用船舶航行轨迹数据判断船舶是否经过观测线以及经过观测线的方向，对不同方向分别计算船舶在挂靠港间的转移概率矩阵和船舶挂靠港与观测线间的输出概率矩阵，建立VLCC目的港预测模型并进行预测。研究结果表明：在大多数情况下VLCC目的港预测的准确率可以达到70%以上；航线越固定、运行越规律的船舶，预测准确率越高；船舶越靠近目的港，预测越准确；重载状态下的船舶目的港预测更准确。 相似文献
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大数据时代,高校档案管理和服务模式有了较大的改变。很多新特点开始出现,所以高校应该与时俱进,将高校档案管理和服务方式进行再造,提升管理和服务质量。本文从大数据基础上进行高校档案管理和服务模式的分析,并从多个方面的变革提出模式再造的方式。 相似文献
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