文档主要内容
文档类型：论文
适用人群：航运管理研究人员、船舶交通服务系统（VTS）操作人员、海事安全监管机构、港口航道规划与风险评估从业者
文档核心内容：
该研究以长江口南港水道为对象，针对船舶航行中航速与航向的预测问题，构建了基于奇异谱分析（SSA）与BP神经网络组合的预测模型。通过清洗AIS数据中的缺失与噪音，采用线性插值法填补缺失值，并利用SSA去除噪音干扰，最终实现船舶航行行为的高精度预测。对比实验表明，经SSA去噪后的BP神经网络预测结果显著优于未经处理的模型，验证了该组合方法的必要性与准确性。
可解决的实际问题：
解决AIS数据因采集、传输过程中产生的信息丢失与噪音干扰问题，提升船舶航速与航向预测的精度，为VTS系统提供事前预警依据，降低船舶进港航行时的碰撞风险，保障长江口水域通航安全。
正文内容：
随着疫情后经济复苏与全球化进程加快，海上交通业务日趋繁忙，船舶航行安全问题日益突出。长江口南港水道北部至吴淞口段是交通密度最大、态势最复杂的区域之一。为充分利用AIS信息并增强VTS监管职能，该研究聚焦于船舶航速与航向的预测，旨在实现事前性预警，减少碰撞事故。
研究以船舶AIS数据为基础，结合BP神经网络的时间序列预测能力。原始AIS数据在采集、封装、传输、接收等环节中可能出现缺失与噪音，直接影响预测精度。针对数据缺失，采用线性插值法进行填补，在保留原始航行属性特征的前提下，最大限度保证预测数据的准确性与时效性。针对噪音干扰，引入奇异谱分析（SSA）对数据进行去噪处理，还原数据真实性，剔除噪音成分。
在此基础上，构建SSA-BP神经网络组合模型，对船舶航行行为进行预测。通过与未经SSA处理的BP神经网络预测结果对比，证明了去噪对还原原始数据的必要性，以及SSA-BP神经网络模型在预测精度上的显著优势。该成果对降低船舶进港航行时的碰撞风险、保障通航安全具有现实意义。
结论与建议：
该研究通过线性插值法解决AIS数据缺失问题，利用奇异谱分析去除噪音，最终构建SSA-BP神经网络组合模型，实现了对南港水道船舶航速与航向的高精度预测。对比实验验证了去噪环节的关键作用，以及组合模型相比单一BP神经网络的优越性。建议在实际VTS系统中引入该模型，用于实时预警与辅助决策，进一步提升航道监管效率。
文档评价：
该论文逻辑清晰，方法科学，实验对比充分，结论可靠。针对AIS数据质量问题的处理方案具有实用价值，SSA与BP神经网络的结合为船舶行为预测提供了有效技术路径，适合作为航道安全研究领域的参考案例。
使用建议：
适用于海事院校、科研机构开展船舶交通流预测相关课题研究，也可供VTS系统开发人员参考模型构建思路。实际应用时需根据具体航道数据特征调整SSA参数与BP网络结构，并持续验证模型在不同季节、不同交通流条件下的泛化能力。
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