AIS数据处理及应用
船载自动识别系统AIS的操作和管理
广 东 交通 职 业技 术 学 院 梁 高金 汤 滚 荣
内 容提 要 ：随 着 Ａ Ｉ Ｓ技 术 的 成熟 及 Ａ Ｉ Ｓ设 备 的 推 广应 用 ， Ａ Ｉ Ｓ已 广泛 运 用 于 船 舶 的 助航 。此 文 介 绍 Ａ Ｉ Ｓ的组 成 、 作用 、 操 作 使 用 和管 理 要 求 ， 为规 范 Ａ Ｉ Ｓ的使 用 和 管 理 提 供参 考 。
有 关 的呼 叫做 出响应 ；用 足够 的数 据更 新率 提供 船 位 和 操纵信 息 ， 以便于 主管机 关 和其他 船舶 的精确 追踪 。
１ ． ２ 设备 的基本 组成 和作 用
成． 是 一 种新 型 的集 网络技 术 、 现代 通 信 技术 、 计算 机 技术 、电子信 息 显示技 术 为一体 的数字 助航 系统 和设 备 。Ａ Ｉ Ｓ可 以实 时将 船舶 的标 识 信息 、 位置信息 、 运 动
Ｖ ＨＦ海 上移 动频段 上 时分多址 的船 用 自动识 别 系统 的
技术 特 性》 等 。２ ０ ０ ６年我 国首 次 引进 并 制 定 国家标 准 《 船 载 自动 识 别 系 统 Ａ Ｉ Ｓ技 术 要 求 》（ Ｇ Ｂ ／ Ｔ ２ ０ ０ ６ ８ ） ， ２ ０ １ ０年 中国海 事局 发 布 了《 国 内航行 船 舶 船 载 电子海 图 系统 和 自动识 别 系统设备 管理 规定 》 等 。目前 我 国船 舶 已较普 遍安 装 了船 载 自动识别 系 统 ，虽然 在船 舶上 安装 的设 备 型号 多种 多样 ．但 工作 原理 和操 作方 法 大 同小 异 。本文 以 Ｊ ＨＳ 一 １ ８ ０型为例谈 Ａ Ｉ Ｓ的操 作使 用 和
在 Ｖ ＨＦ ８ ７ Ｂ频 道 （ １ ６ １ ． ９ ７ ５ ＭＨ ｚ ）和 Ｖ Ｈ Ｆ ８ ８ Ｂ 频 道 （ １ ６ ２ ． ０ ２ ５ ＭＨｚ ） 。设 置 Ｖ Ｈ Ｆ — Ｄ Ｓ Ｃ接 收机 的 目的是 为用
船舶航行数据分析利用数据分析技术提高船舶航行效率
船舶航行数据分析利用数据分析技术提高船舶航行效率船舶航行数据分析：利用数据分析技术提高船舶航行效率船舶航行数据的收集和分析在现代航运业中变得越来越重要。
通过利用数据分析技术，船舶航行数据可以被转化为有价值的信息，从而帮助提高船舶的航行效率。
本文将探讨船舶航行数据的分析应用，并介绍如何利用数据分析技术来提升船舶的航行效率。
一、收集船舶航行数据在进行数据分析之前，我们首先需要收集船舶的航行数据。
这些数据可以包括航速、航向、位置、水深、风力等信息。
航行数据的收集可以通过现代化的航行监控系统来实现，例如使用全球卫星导航系统（GNSS）和自动识别系统（AIS）等。
这些系统可以提供准确的船舶位置和航行数据，为后续的数据分析奠定基础。
二、数据清洗与处理在进行船舶航行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗和处理。
数据清洗可以帮助我们去除可能存在的异常值和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
同时，我们还可以通过数据处理技术对原始数据进行加工和整理，以便更好地应用于后续的数据分析工作。
三、航线优化通过对船舶航行数据的分析，我们可以探索最优化的航线设计。
利用数据分析技术，我们可以识别出航线上的潜在瓶颈和风险区域，并根据历史数据和大数据模型进行预测和优化。
例如，我们可以利用历史天气数据来预测未来某一航段的风力和海况，以便选择更加安全和高效的航线。
航线优化可以帮助减少航行时间、降低燃油消耗，并提高航行效率。
四、能源管理与节能优化船舶的能源管理和节能优化也是航行效率提高的关键因素。
通过对航行数据的分析，我们可以了解船舶在不同条件下的能源消耗情况，并提出相应的节能措施。
例如，我们可以根据航行数据的分析结果，优化船舶的航速、航向和动力系统的使用，以最大限度地减少能源消耗并提高船舶的航行效率。
五、预测和故障排除利用数据分析技术，我们可以对船舶的设备和系统进行故障预测和排除。
通过分析船舶设备的传感器数据和历史数据，我们可以建立预测模型来判断设备是否可能出现故障，并提前采取措施进行维修和保养。
《2024年基于AIS数据的船舶行为异常检测》范文
《基于AIS数据的船舶行为异常检测》篇一基于S数据的船舶行为异常检测一、引言随着全球航运业的快速发展，船舶的航行安全与效率问题日益受到关注。
自动识别系统（S）作为一种重要的船舶导航与通信技术，为船舶的监控与管理提供了丰富的数据资源。
然而，由于各种因素的影响，船舶在航行过程中可能会出现异常行为，如超速、偏离航线、异常停泊等，这些行为都可能对航行安全造成潜在威胁。
因此，基于S数据的船舶行为异常检测技术的研究显得尤为重要。
本文旨在探讨基于S数据的船舶行为异常检测方法，以提高船舶航行的安全性和效率。
二、S数据与船舶行为分析S数据主要包括船舶的航行状态、位置、速度等信息。
通过对S数据的分析，可以获取船舶的航行行为特征。
船舶的航行行为受到多种因素的影响，如天气、海况、航线规划、船员操作等。
因此，在分析船舶行为时，需要综合考虑这些因素。
三、船舶行为异常检测方法基于S数据的船舶行为异常检测方法主要包括数据预处理、特征提取、模式识别和异常判断等步骤。
1. 数据预处理：对S数据进行清洗、去噪、补全等处理，以提高数据的准确性和可靠性。
2. 特征提取：从预处理后的S数据中提取出反映船舶行为的特征，如航速、航向、位置等。
3. 模式识别：利用机器学习、深度学习等算法对提取出的特征进行训练和建模，以识别出正常的航行模式和异常的航行模式。
4. 异常判断：根据模式识别的结果，对船舶的航行行为进行异常判断。
当检测到异常行为时，及时发出警报，以便相关人员采取相应的措施。
四、具体实现与应用在实际应用中，我们可以采用以下步骤实现基于S数据的船舶行为异常检测：1. 收集S数据：从相关的数据源中收集船舶的S数据。
2. 数据预处理：对收集到的S数据进行清洗、去噪、补全等处理。
3. 特征提取：从预处理后的S数据中提取出反映船舶行为的特征。
4. 训练模型：利用机器学习、深度学习等算法对提取出的特征进行训练和建模，以识别出正常的航行模式和异常的航行模式。
《2024年基于AIS数据的船舶行为异常检测》范文
《基于AIS数据的船舶行为异常检测》篇一基于S数据的船舶行为异常检测一、引言随着全球航运业的快速发展，船舶的监控与安全管理变得越来越重要。
自动识别系统（S）数据的广泛应用为船舶行为分析提供了丰富的数据来源。
基于S数据的船舶行为异常检测，可以帮助及时发现潜在的安全隐患，提高海上交通管理的效率和安全性。
本文旨在探讨基于S数据的船舶行为异常检测的方法和模型，以及其在实际应用中的效果。
二、S数据与船舶行为分析S（Automatic Identification System）是一种自动跟踪和识别船舶的系统，能够实时收集和传输船舶的位置、航速、航向等关键信息。
这些数据为船舶行为分析提供了重要的依据。
通过对S 数据的分析，可以了解船舶的航行规律、行为模式以及与其他船舶的交互情况。
三、船舶行为异常检测方法1. 数据预处理：在利用S数据进行船舶行为异常检测之前，需要进行数据预处理。
包括数据清洗、格式转换、坐标转换等步骤，以确保数据的准确性和可用性。
2. 特征提取：从S数据中提取出反映船舶行为的特征，如航速、航向、位置、与其他船舶的交互情况等。
这些特征将用于后续的异常检测。
3. 异常检测模型：基于提取的特征，建立船舶行为异常检测模型。
常用的模型包括基于统计的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等。
这些模型能够自动识别出异常的船舶行为。
4. 模型评估与优化：通过实际数据对模型进行评估，根据评估结果对模型进行优化，提高异常检测的准确性和效率。
四、实际应用案例以某海域的船舶监控为例，采用基于S数据的船舶行为异常检测方法，成功检测出多起潜在的船舶安全隐患。
通过实时监测船舶的航行轨迹、速度和航向等数据，结合机器学习算法建立异常检测模型，实现了对船舶行为的实时监控和预警。
在实际应用中，该系统能够及时发现并处理潜在的船舶安全隐患，提高了海上交通管理的效率和安全性。
五、结论与展望基于S数据的船舶行为异常检测是一种有效的船舶监控和安全管理方法。
计算机控制在AIS中的应用
处 理一 次 ， 或者 每二 十张业 务量处 理一 次等 。这样 就 大大提 高 了会 计信 息处 理 的及时性 ， 缩短 ｒ会计核算
周 期 ， 以非常 及时地 提供 年度报 告 、 可 季度 报告 和月报 告 ， 甚至 根 据需 要 可以提 供 日报 告 ， 到实 时 处 ， 做 实现会 计 数据资 源 的充分 共享 ， 这就 改变 了传统 环境 总账 按一 级 科 目、 明细 账按 末 级科 同输 出 的方 式 ， 只 要在 系统设 置 的时候 ， 据需要 把某 一科 目设置 成 日记账 的形式 ， Ｉ 可以实 现按 任 意科 日和 任 意级 次 根 Ａ Ｓ就 输 出总账 和 明细账 ， 以按照财 务人 员 的需 要定 义并 输 出财 务报 表 ， 可 以通过建 立数 学模 型辅 助进行 财 可 还 务管理 ， 面开 展财 务预 测 、 全 决策 、 析和控 制 。这就 突破 了传统处 理 方式 的局 限性 ， 大 了会 汁信 息 的心 分 扩
系统 中的应 用情况进 行分 析 ， 就如何加 强 Ａ Ｓ系统 中的计 算机控 制 问题 进 行研 究 ， Ｉ 并提 出解决 问
题 的具体 方案 。
关键 词 ： 算机控 制 ； Ｉ ； 用 计 Ａ Ｓ应
中图分 类 号 ：Ｇ １５ ３ ５ 文献标 志码 ： 文章 编 号 ：６ ３— ５ ９ ２ １ ） ｌ ０ ６ ０ Ｔ ０ １ ． ３ Ａ １ ７ ０ ６ （ ０ ２ ０ 一 ０ ３— ４
第３ ３替
等 与磁介 质相 关 的数据 安全制 度 ， 于会计 资料 的保存 环境 如 温度 、 度 等都 要符 合磁 性介 质 的要求 ， 对 湿 比
如防磁 化 、 防灰尘 、 防震 等 ， 以保证 磁性 会计档 案完 好无损 。 １３ 计 算机 环境 下 ， 计数 据的 处理方 式发 生 了变化 ． 会 计 算机 对会计 数据 进行 处理 一般分 为批 处理 和实 时处理 两种 方式 ， 批处理 又 分为两 种情 况 ， 一是按 时 问分批 次 ， 比如一 个 星期处 理一次 ， 者每 十天处 理一 次等 ； 或 二是按 业 务量大小 分批 次 ， 比如每 ｔ张业务 肇
船厂ais工作原理
船厂ais工作原理
船厂AIS（自动识别系统）的工作原理是通过超高频无线电通信技术，实现船舶之间以及船舶与岸基设施之间的信息交换和共享。
具体而言，船厂AIS系统包括以下主要组件：AIS设备、附加传感器、VHF无线电通信设备和岸基接收和处理设备。
- AIS设备：船舶上安装的AIS设备包括VHF收发器和处理单元，用于接收和发送AIS消息。
AIS设备与其他船舶和岸基站点的AIS设备进行通信，并通过VHF信道广播船舶的身份、位置、航向、速度等信息。
- 附加传感器：为了提供更全面的船舶信息，AIS系统通常还包括附加传感器，如GPS接收器、航向传感器、速度传感器等。
这些传感器可收集船舶的位置、航向和速度等数据，并与AIS设备进行集成，以便提供更准确和可靠的信息。
- VHF无线电通信设备：AIS设备通过VHF无线电信道进行通信。
VHF频段在AIS系统中被指定为专用频段，每个AIS 设备都有一个唯一的MMSI（海上移动通信系统识别码），用于标识船舶并在通信中进行身份验证。
- 岸基接收和处理设备：岸基站点也设有AIS设备和VHF无线电通信设备，用于接收船舶的AIS消息。
岸基设施可以集中接收来自大量船舶的AIS数据，并通过处理和分析这些数据来提供航行安全、交通管理等服务。
总体而言，船厂AIS系统的工作原理是船舶通过AIS设备将自身位置和状态等信息广播给周围的船舶和岸基站点，其他船舶和岸基站点接收这些信息并进行相应的处理和应用。
通过AIS系统，船舶可以实现位置跟踪、避免碰撞、提供辅助导航等功能，从而提高航行安全性和效率。
第一章 AIS概述
云大管理信息系统
云大管理信息系统
会 计 信 息 子 系 统
人 事 管 理 子 系 统
设 备 管 理 子 系 统
学 生 管 理 子 系 统
图 书 管 理 子 系 统
科 研 管 理 子 系 统
校 长 决 策 支 持 子 系 统
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会计信息系统
会计信息系统
账 务 处 理 子 系 统
固 定 资 产 子 系 统
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二、我国会计电算化的发展
1. 单项处理 完整的会计信息系统 2. 手工帐务处理和计算机系统并存 计算机系
统独立工作(甩帐 统独立工作 甩帐) 甩帐
3. 定点开发财务软件 商品化财务软件 定点
开发和商品化软件并存
4. 5. 6. 7.
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开发方法不断发展,支撑环境也不断变化 开发方法不断发展 支撑环境也不断变化 从核算型向管理型发展 发展了计算机审计 培养了一批既懂计算机又懂财务的人才
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计算机会计信息系统的作用
2. 加快了会计数据处理的速度，及时地为各类 加快了会计数据处理的速度， 3. 4. 5.
管理提供信息。 管理提供信息。 提高了会计数据的准确性， 提高了会计数据的准确性，为各类管理提供 了可靠信息。 了可靠信息。 为数学方法在会计中的广泛应用创造了条件 通过建立数学模型， 。通过建立数学模型，能为决策提供最优的 经济方案。 经济方案。 使会计人员从繁忙地劳动中解脱出来， 使会计人员从繁忙地劳动中解脱出来，为充 分发挥会计的职能作用创造条件。 分发挥会计的职能作用创造条件。
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三、系统
系统是一组具有共同目标和相 部分组成的整体。 互关联部分组成的整体。
系统是由若干个具有相对独立 组成， 功能的元素组成，各元素之间相互 联系、相互影响，共同完成系统的 总目标。 总目标。
《基于AIS数据的船舶行为异常检测》范文
《基于AIS数据的船舶行为异常检测》篇一基于S数据的船舶行为异常检测的高质量范文一、引言随着全球贸易的繁荣发展，海上运输日益繁忙，船舶的数量和活动范围不断扩大。
为确保海上安全，及时监测和发现船舶行为异常显得尤为重要。
自动识别系统（S）作为一项关键技术，为船舶行为异常检测提供了大量数据支持。
本文旨在探讨基于S 数据的船舶行为异常检测方法，以期为海上安全监管提供有力支持。
二、S数据概述S（Automatic Identification System）是一种自动跟踪和识别船舶的系统，通过该系统可以实时获取船舶的航行状态、位置、速度等信息。
这些数据对于监测船舶行为、提高海上安全具有重要意义。
三、船舶行为异常检测的必要性海上环境复杂多变，船舶在航行过程中可能遇到各种不可预测的情况。
当船舶出现异常行为时，如超速、偏离航线、突然停航等，若不及时发现并采取措施，可能导致严重的安全事故。
因此，基于S数据的船舶行为异常检测对于预防海上事故具有重要意义。
四、基于S数据的船舶行为异常检测方法（一）数据预处理在利用S数据进行船舶行为异常检测之前，需要对数据进行预处理。
包括数据清洗、去噪、格式转换等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
（二）特征提取从S数据中提取出反映船舶行为的特征，如航速、航向、位置等。
这些特征将用于后续的异常检测算法。
（三）异常检测算法常用的异常检测算法包括基于统计的方法、基于机器学习的方法等。
其中，基于统计的方法通过计算特征值的阈值来检测异常；而基于机器学习的方法则通过训练模型来识别异常行为。
具体步骤如下：1. 选择合适的异常检测算法，如基于聚类的算法、基于支持向量机的算法等。
2. 利用历史S数据对算法进行训练，建立船舶行为模型。
3. 将实时S数据输入模型进行检测，判断船舶行为是否异常。
五、应用实例以某港口为例，采用基于S数据的船舶行为异常检测方法进行实践应用。
通过实时监测船舶的航行状态，及时发现并处理了多起潜在的安全事故。