船隊(duì)在線HiFleet基于船舶歷史軌跡數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)全球VLCC類型船舶，12月1日-12月31日的運(yùn)行情況分析得出：2021年12月全球VLCC類型的船舶，AIS月平均在線時(shí)間為：662.31小時(shí)；平均月航行距離為4590.62海里；月平均航速為：9.79海里/小時(shí)；月平均錨泊時(shí)間為：131.91小時(shí)；月平均在泊時(shí)間為：43.47小時(shí)；月平均航行時(shí)間為：568.62小時(shí)；月平均周轉(zhuǎn)次數(shù)為：2次。如需訂閱更多船舶詳細(xì)運(yùn)行效率分析數(shù)據(jù)或?qū)Ρ葦?shù)據(jù)，歡迎與我們聯(lián)系。集裝箱船CMACGM GEORG FORSTER船舶軌跡。歷史船舶軌跡查找

船隊(duì)在線HiFleet基于船舶歷史軌跡數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)全球工程船類型船舶，12月1日-12月31日的運(yùn)行情況分析得出：2021年12月全球工程船類型的船舶，AIS月平均在線時(shí)間為：719.16小時(shí)；平均月航行距離為727.85海里；月平均航速為：4.01海里/小時(shí)；月平均錨泊時(shí)間為：112.18小時(shí)；月平均在泊時(shí)間為：165.62小時(shí)；月平均航行時(shí)間為：466.2小時(shí)；月平均周轉(zhuǎn)次數(shù)為：8次。如需訂閱更多船舶詳細(xì)運(yùn)行效率分析數(shù)據(jù)或?qū)Ρ葦?shù)據(jù)，歡迎與我們聯(lián)系。歷史船舶軌跡查找集裝箱船EVER GIVEN船舶軌跡。

船隊(duì)在線HiFleet基于船舶歷史軌跡數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)全球集裝箱船15200-17999TEU類型船舶，12月1日-12月31日的運(yùn)行情況分析得出：2021年12月全球集裝箱船15200-17999TEU類型的船舶，AIS月平均在線時(shí)間為：743.67小時(shí)；平均月航行距離為7700.75海里；月平均航速為：15.48海里/小時(shí)；月平均錨泊時(shí)間為：52.23小時(shí)；月平均在泊時(shí)間為：171.67小時(shí)；月平均航行時(shí)間為：520.1小時(shí)；月平均周轉(zhuǎn)次數(shù)為：7次。如需訂閱更多船舶詳細(xì)運(yùn)行效率分析數(shù)據(jù)或?qū)Ρ葦?shù)據(jù)，歡迎與我們聯(lián)系。

船隊(duì)在線HiFleet基于船舶歷史軌跡數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)全球Universal TNKR類型船舶，12月1日-12月31日的運(yùn)行情況分析得出：2021年12月全球Universal TNKR類型的船舶，AIS月平均在線時(shí)間為：669.98小時(shí)；平均月航行距離為1412.04海里；月平均航速為：6.5海里/小時(shí)；月平均錨泊時(shí)間為：297.35小時(shí)；月平均在泊時(shí)間為：153.18小時(shí)；月平均航行時(shí)間為：293.47小時(shí)；月平均周轉(zhuǎn)次數(shù)為：7次。如需訂閱更多船舶詳細(xì)運(yùn)行效率分析數(shù)據(jù)或?qū)Ρ葦?shù)據(jù)，歡迎與我們聯(lián)系。集裝箱船OOCL HONG KONG船舶軌跡。

船隊(duì)在線HiFleet基于船舶歷史軌跡數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)全球集裝箱船10000-12499TEU類型船舶，12月1日-12月31日的運(yùn)行情況分析得出：2021年12月全球集裝箱船10000-12499TEU類型的船舶，AIS月平均在線時(shí)間為：743.74小時(shí)；平均月航行距離為7049.07海里；月平均航速為：14.78海里/小時(shí)；月平均錨泊時(shí)間為：52.4小時(shí)；月平均在泊時(shí)間為：154.44小時(shí)；月平均航行時(shí)間為：537.16小時(shí)；月平均周轉(zhuǎn)次數(shù)為：6次。如需訂閱更多船舶詳細(xì)運(yùn)行效率分析數(shù)據(jù)或?qū)Ρ葦?shù)據(jù)，歡迎與我們聯(lián)系。2021全球15艘大型集裝箱船船舶軌跡。歷史船舶軌跡查找

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隨著AIS系統(tǒng)的應(yīng)用和推廣，船舶軌跡數(shù)據(jù)的可獲得性提高，與船舶軌跡數(shù)據(jù)挖掘的研究層出不窮，為船舶軌跡預(yù)測(cè)的研究提供了基礎(chǔ)性的條件。本文的主要工作如下：以大量船舶的歷史AIS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)和數(shù)據(jù)異常處理工作，很大程度上還原原始軌跡數(shù)據(jù)；在此基礎(chǔ)上，使用軌跡分段和區(qū)域劃分的兩種軌跡聚類算法，從離散的原始AIS數(shù)據(jù)中得到船舶航線軌跡數(shù)據(jù)集；接著以航線軌跡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用多種算法對(duì)軌跡預(yù)測(cè)進(jìn)行建模，并以珠江三角洲的航線數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明基于樸素貝葉斯的預(yù)測(cè)算法在船舶軌跡預(yù)測(cè)問(wèn)題上.具有高達(dá)90%以上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。歷史船舶軌跡查找

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