一种船舶进港状态的确定方法、确定装置和电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种船舶进港状态的确定方法、确定装置和电子设备，该确定方法包括：确定出待预测船舶的目标经纬度坐标；确定出第一行驶数据和第一报港数据；将根据每个第一行驶数据确定出行驶时长，根据与该第一行驶数据具有相同采集时间的第一报港数据确定出的停泊时长，确定为用于判断待预测船舶是否处于异常行驶状态的时长信息组；针对于每个时长信息组，将不符合正态分布需求的时长信息组对应的时间区间确定为待预测船舶的异常行驶时间段；并将待预测船舶在异常行驶时间段内的异常行驶数据输入至报港行为预测模型中，确定待预测船舶在异常行驶时间段内的进港状态。根据所述确定方法和确定装置，可以提高船舶进港状态预测结果的准确性。结果的准确性。结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种船舶进港状态的确定方法、确定装置和电子设备


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种船舶进港状态的确定方法、确定装置和电子设备。

技术介绍

[0002]报港指的是船舶在进出港口时向海事部门进行上报的行为，当船舶在抵达港口或驶离港口时，应通过报港系统进行报港，以使海事部门根据报港数据来进行相关信息的统计。
[0003]在实际行驶过程中，有的船舶在进出港口时存在不上报进港或离港数据的情况，这将会导致海事部门所获取到的报港数据不准确，因此，需要人工地进行甄别与判断，确定船舶是否进港口。人工甄别需要港航管理人员根据船舶的行驶数据，人工地筛选出异常船舶，进而，通过联系异常船舶的相关人员，确定该异常船舶是否进入港口。但是，由于在港口内作业的船舶数量较多，人工甄别的方式会消耗掉大量的人力资源，并且，还会存在遗漏统计的情况，致使进港状态的预测结果不够准确。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种船舶进港状态的确定方法、确定装置和电子设备，可根据待预测船舶的历史行驶数据和历史报港数据，对该待预测船舶的进港状态进行预测，可以有效提高船舶进港状态预测结果的准确性。
[0005]本申请实施例提供了一种船舶进港状态的确定方法，所述确定方法包括：
[0006]基于待预测船舶的至少一条历史行驶数据中的行驶经纬度坐标和至少一条历史报港数据中的泊位经纬度坐标，确定出所述待预测船舶有进港趋势的目标经纬度坐标；
[0007]根据所述目标经纬度坐标，从所述至少一条历史行驶数据中确定出至少一条第一行驶数据，以及从所述至少一条历史报港数据中确定出至少一条第一报港数据；
[0008]针对于每条第一行驶数据，从所述至少一条第一报港数据中确定出与该第一行驶数据具有相同采集时间的第一报港数据；
[0009]将根据该第一行驶数据确定出的行驶时长，以及根据与该第一行驶数据具有相同采集时间的第一报港数据确定出的停泊时长，确定为用于判断所述待预测船舶是否处于异常行驶状态的时长信息组；
[0010]针对于每个时长信息组，对该时长信息组进行正态分布分析，将不符合正态分布需求的时长信息组对应的时间区间确定为所述待预测船舶的异常行驶时间段；
[0011]根据所述待预测船舶的船舶类型获取训练好的报港行为预测模型，并将所述待预测船舶在异常行驶时间段内的异常行驶数据输入至所述报港行为预测模型中，确定所述待预测船舶在所述异常行驶时间段内的进港状态。
[0012]进一步的，所述基于待预测船舶的至少一条历史行驶数据的行驶经纬度坐标和至少一条历史报港数据的泊位经纬度坐标，确定出所述待预测船舶有进港趋势的目标经纬度
坐标，包括：
[0013]针对于每个行驶经纬度坐标，确定该行驶经纬度坐标对应的地点所位于目标港口区域内的第一目标网格区域；
[0014]将所述第一目标网格区域对应的网格编码确定为该行驶经纬度坐标对应的轨迹网格编码；
[0015]针对于每个泊位经纬度坐标，确定该泊位经纬度坐标对应的地点所位于所述目标港口区域内的第二目标网格区域，以及位于所述第二目标网格区域周围的多个第三目标网格区域；
[0016]将所述第二目标网格区域对应的网格编码和所述多个第三目标网格区域对应的网格编码确定为该泊位经纬度坐标对应的泊位网格编码；
[0017]针对于每个轨迹网格编码，判断该轨迹网格编码与多个泊位网格编码中的任意一个泊位网格编码是否相同；
[0018]若是，则将该轨迹网格编码对应的行驶经纬度坐标确定为所述目标经纬度坐标。
[0019]进一步的，通过以下步骤判断该时长信息组是否符合所述正态分布需求：
[0020]针对于该时长信息组中的行驶时长，判断该行驶时长是否符合所述正态分布需求；
[0021]若否，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求；
[0022]若是，则针对于该时长信息组中的停泊时长，判断该停泊时长是否符合所述正态分布需求；
[0023]若否，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求；
[0024]若是，则认为该时长信息组符合所述正态分布需求；
[0025]或者，
[0026]针对于该时长信息组中的停泊时长，判断该停泊时长是否符合所述正态分布需求；
[0027]若否，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求；
[0028]若是，则针对于该时长信息组中的行驶时长，判断该行驶时长是否符合所述正态分布需求；
[0029]若否，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求；
[0030]若是，则认为该时长信息组符合所述正态分布需求；
[0031]或者，
[0032]分别判断该时长信息组中的行驶时长和停泊时长是否符合所述正态分布需求；
[0033]若所述行驶时长和所述停泊时长中任一信息不符合所述正态分布需求，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求。
[0034]进一步的，通过以下步骤判断该行驶时长是否符合所述正态分布需求：
[0035]确定多个行驶时长之间的第一标准差；
[0036]判断该行驶时长与所述第一标准差之间的比值是否达到第一阈值；
[0037]若是，则认为该行驶时长不符合所述正态分布需求。
[0038]进一步的，通过以下步骤判断该停泊时长是否符合所述正态分布需求：
[0039]确定多个停泊时长之间的第二标准差；
[0040]判断该停泊时长与所述第二标准差之间的比值是否达到第二阈值；
[0041]若是，则认为该停泊时长不符合所述正态分布需求。
[0042]进一步的，通过以下方式训练所述报港行为预测模型：
[0043]针对于每种船舶类型，获取该船舶类型对应的样本数据，其中，所述样本数据包括该船舶类型对应的每条船舶的船舶静态数据、原始行驶数据以及原始报港数据，其中，所述原始报港数据中包括原始进港状态；
[0044]基于该种船舶类型对应的样本数据训练基于xgboost算法的原始分类模型，以得到该船舶类型对应的报港行为预测模型。
[0045]进一步的，所述基于该种船舶类型对应的样本数据训练基于xgboost算法的原始分类模型，以得到该船舶类型对应的报港行为预测模型，包括：
[0046]确定出每个数据特征与预测结果之间的负相关程度，并从多个数据特征中确定出负相关程度最高的第一数据特征；其中，所述预测结果为待预测船舶的进场状态；
[0047]确定出每个数据特征的重要指数，并从多个数据特征中确定出重要指数最低的第二数据特征；
[0048]将所述第一数据特征和所述第二数据特征所对应的特征样本数据从所述样本数据中删除，以得到删除后的样本数据；
[0049]根据所述删除后的样本数据确定出训练样本集和测试样本集；
[0050]基于所述训练样本集构建所述原始分类模型；
[0051]根据所述测试样本集，利用网格搜索对所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种船舶进港状态的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括：基于待预测船舶的至少一条历史行驶数据中的行驶经纬度坐标和至少一条历史报港数据中的泊位经纬度坐标，确定出所述待预测船舶有进港趋势的目标经纬度坐标；根据所述目标经纬度坐标，从所述至少一条历史行驶数据中确定出至少一条第一行驶数据，以及从所述至少一条历史报港数据中确定出至少一条第一报港数据；针对于每条第一行驶数据，从所述至少一条第一报港数据中确定出与该第一行驶数据具有相同采集时间的第一报港数据；将根据该第一行驶数据确定出的行驶时长，以及根据与该第一行驶数据具有相同采集时间的第一报港数据确定出的停泊时长，确定为用于判断所述待预测船舶是否处于异常行驶状态的时长信息组；针对于每个时长信息组，对该时长信息组进行正态分布分析，将不符合正态分布需求的时长信息组对应的时间区间确定为所述待预测船舶的异常行驶时间段；根据所述待预测船舶的船舶类型获取训练好的报港行为预测模型，并将所述待预测船舶在异常行驶时间段内的异常行驶数据输入至所述报港行为预测模型中，确定所述待预测船舶在所述异常行驶时间段内的进港状态。2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述基于待预测船舶的至少一条历史行驶数据的行驶经纬度坐标和至少一条历史报港数据的泊位经纬度坐标，确定出所述待预测船舶有进港趋势的目标经纬度坐标，包括：针对于每个行驶经纬度坐标，确定该行驶经纬度坐标对应的地点所位于目标港口区域内的第一目标网格区域；将所述第一目标网格区域对应的网格编码确定为该行驶经纬度坐标对应的轨迹网格编码；针对于每个泊位经纬度坐标，确定该泊位经纬度坐标对应的地点所位于所述目标港口区域内的第二目标网格区域，以及位于所述第二目标网格区域周围的多个第三目标网格区域；将所述第二目标网格区域对应的网格编码和所述多个第三目标网格区域对应的网格编码确定为该泊位经纬度坐标对应的泊位网格编码；针对于每个轨迹网格编码，判断该轨迹网格编码与多个泊位网格编码中的任意一个泊位网格编码是否相同；若是，则将该轨迹网格编码对应的行驶经纬度坐标确定为所述目标经纬度坐标。3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，通过以下步骤判断该时长信息组是否符合所述正态分布需求：针对于该时长信息组中的行驶时长，判断该行驶时长是否符合所述正态分布需求；若否，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求；若是，则针对于该时长信息组中的停泊时长，判断该停泊时长是否符合所述正态分布需求；若否，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求；若是，则认为该时长信息组符合所述正态分布需求；或者，
针对于该时长信息组中的停泊时长，判断该停泊时长是否符合所述正态分布需求；若否，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求；若是，则针对于该时长信息组中的行驶时长，判断该行驶时长是否符合所述正态分布需求；若否，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求；若是，则认为该时长信息组符合所述正态分布需求；或者，分别判断该时长信息组中的行驶时长和停泊时长是否符合所述正态分布需求；若所述行驶时长和所述停泊时长中任一信息不符合所述正态分布需求，则认为该时长信息组不符合所述正态分布需求。4.根据权利要求3所述的确定方法，其特征在于，通过以下步骤判断该行驶时长是否符合所述正态分布需求：确定多个行驶时长之间的第一标准差；判断该行驶时长与所述第一标准差之间的比值是否达到第一阈值；若是，则认为该行驶时长不符合所述正态分布需求。5.根据权利要求3所述的确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊建军，何渝君，许振乾，程明，何丹，郭子豪，刘维，王超，段奇，邬明罡，
申请(专利权)人：瀚云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：