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.
AIS数据 时间序列模型 船舶交通流