文献类型：期刊文章

作　　者：李振福[1] 段伟[1] 李肇坤[2] 邓昭[1]

Li Zhen-fu;Duan Wei;Li Zhao-kun;Deng Zhao(School of Transportation Engineering,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China;Shipping Development Research Institute,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China)

机构地区：[1]大连海事大学交通运输工程学院,辽宁大连116026 [2]大连海事大学航运发展研究院,辽宁大连116026

出　　处：《广东工业大学学报》

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFC1405600);大连海事大学重点科研培育项目(3132019307)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：6

起止页码：1-8

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、JST、RCCSE、普通刊

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。

关 键 词：AIS数据 时间序列模型 船舶交通流

分 类 号：U692]