Trang chủ
- Giảm 10% phí tải tài liệu khi like và share website
- Tặng 1 bộ slide thuyết trình khi tải tài liệu
- Giảm 5% dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ của Luận Văn A-Z
- Giảm 2% dịch vụ viết thuê luận án tiến sĩ của Luận Văn A-Z
Nghiên cứu Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Và Dữ Liệu Lớn Trong Quản Lý Giao Thông Hàng Hải Trên Tuyến Luồng Vũng Tàu – Sài Gòn
100.000 VNĐ
Luận án tập trung nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong quản lý giao thông hàng hải trên tuyến luồng Vũng Tàu – Sài Gòn. Mục tiêu chính là xây dựng phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va trên cả vùng biển rộng và luồng lạch hẹp. Luận án xây dựng cơ sở dữ liệu, sử dụng các phương pháp phân tích số liệu, chuyên gia và thực nghiệm học máy để đánh giá các tình huống giao thông, nguy cơ tai nạn, đồng thời ứng dụng AI vào nhận dạng, đánh giá nguy cơ đâm va và cảnh báo sớm. Kết quả cho thấy có thể đánh giá nguy cơ đâm va dựa trên các công thức CPA, TCPA trên biển rộng và ETA ở luồng hẹp, và mô hình học máy có độ chính xác cao, có thể ứng dụng thực tế trong quản lý giao thông hàng hải.
Tuyệt vời, đây là nội dung bạn yêu cầu:
- Thông tin Luận án
- Tên Luận án: Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong quản lý giao thông hàng hải trên tuyến luồng Vũng Tàu – Sài Gòn
- Tác giả: Hoàng Hồng Giang
- Số trang file pdf: 140 trang
- Năm: 2024
- Nơi xuất bản: Hải Phòng
- Chuyên ngành học: Khoa học Hàng hải
- Từ khoá: Trí tuệ nhân tạo, Dữ liệu lớn, Quản lý giao thông hàng hải, Luồng Vũng Tàu – Sài Gòn, Nguy cơ đâm va, Học máy, ETA, CPA, TCPA
- Nội dung chính
Luận án này tập trung nghiên cứu việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn vào quản lý giao thông hàng hải trên tuyến luồng Vũng Tàu – Sài Gòn, một tuyến đường thủy quan trọng với mật độ giao thông cao. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một hệ thống có khả năng đánh giá nguy cơ đâm va giữa các tàu thuyền một cách tự động và chính xác, từ đó hỗ trợ các sỹ quan quản lý giao thông trong việc điều hành và đảm bảo an toàn hàng hải. Luận án đề xuất các phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va khác nhau cho vùng biển rộng và khu vực luồng lạch hẹp, đồng thời xây dựng cơ sở dữ liệu lớn từ thông tin thu thập được để huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo.
Nghiên cứu bắt đầu bằng việc xây dựng cơ sở lý thuyết về đánh giá nguy cơ đâm va, bao gồm các khái niệm như CPA (Closest Point of Approach), TCPA (Time to Closest Point of Approach), và ETA (Estimated Time of Arrival). Đối với khu vực biển rộng, luận án sử dụng các công thức tính toán dựa trên phương vị và khoảng cách giữa các tàu, kết hợp với phương pháp đồ giải tránh va tương đối để xác định CPA và TCPA. Các công thức này sau đó được kiểm chứng bằng hệ thống mô phỏng buồng lái tại trường Đại học Hàng hải Việt Nam, cho thấy sự tương đồng giữa kết quả tính toán lý thuyết và kết quả quan sát thực tế. Đối với khu vực luồng lạch hẹp, luận án nhấn mạnh việc sử dụng ETA đến các điểm nóng giao thông để đánh giá nguy cơ đâm va, do không gian chật hẹp và sự thay đổi hướng đi liên tục của tàu thuyền.
Để đánh giá nguy cơ đâm va trong khu vực luồng lạch hẹp, luận án tiến hành khảo sát ý kiến của các hoa tiêu có kinh nghiệm trên tuyến luồng Vũng Tàu – Sài Gòn để xác định các điểm nóng giao thông và các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ đâm va. Kết quả cho thấy các hoa tiêu đánh giá cao tầm quan trọng của ETA trong việc xác định nguy cơ va chạm ở các khu vực chật hẹp, đặc biệt là khi các tàu lớn di chuyển. Luận án xác định 10 điểm nóng giao thông dựa trên kết quả khảo sát, và xây dựng các công thức tính toán ETA cho các tàu thuyền di chuyển qua các điểm này. Độ chênh lệch ETA giữa các tàu, được xác định là một yếu tố quan trọng để đánh giá nguy cơ đâm va, với độ chênh lệch khoảng 10 phút được xem là giới hạn để đánh giá có nguy cơ đâm va.
Cuối cùng, luận án ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng mô hình đánh giá nguy cơ đâm va, sử dụng dữ liệu từ cả khu vực biển rộng và khu vực luồng lạch hẹp. Luận án sử dụng các thuật toán học máy, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo, để huấn luyện mô hình. Kết quả cho thấy mô hình đạt được độ chính xác cao trong việc phát hiện các tình huống có nguy cơ đâm va, cho thấy tiềm năng của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý giao thông hàng hải. Nghiên cứu này không chỉ đóng góp vào việc phát triển các công cụ hỗ trợ quản lý giao thông mà còn cung cấp một nền tảng lý thuyết quan trọng cho các nghiên cứu liên quan đến an toàn hàng hải sau này.
