船舶静态数据补充方法和装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种船舶静态数据补充方法和装置、电子设备和可读存储介质。船舶静态数据补充方法包括：获取样本船舶集合；获取样本特征数据；构建特征有效性判断模型；采用特征有效性判断模型对样本特征数据进行有效性判断；构建静态数据补充模型；获取目标船舶信息；获取目标特征数据；采用特征有效性判断模型对目标特征数据进行有效性判断，并且，对无效数据进行第二有效值替换，得到第二数据；将第二数据输入至静态数据补充模型，对目标船舶静态信息进行静态数据补充，得到完整的目标船舶静态信息。本发明专利技术能够提高目标船舶静态信息补充数据的准确性。数据的准确性。数据的准确性。

【技术实现步骤摘要】
船舶静态数据补充方法和装置、电子设备和可读存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种船舶静态数据补充方法和装置、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]相关技术中对船舶静态数据进行补充通常采用的是均值补充，或者学习需补充静态特征与船长之间的单变量回归关系，利用回归函数进行补充。采用均值进行补充，会导致补充的数据准确率低的情况。单变量回归的方法不能充分利用AIS数据中的其他信息，也会导致补充准确率过低的情况。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在解决或改善上述技术问题的至少之一。
[0004]为此，本专利技术的第一目的在于提供一种船舶静态数据补充方法。
[0005]本专利技术的第二目的在于提供一种船舶静态数据补充装置。
[0006]本专利技术的第三目的在于提供一种电子设备。
[0007]本专利技术的第四目的在于提供一种可读存储介质。
[0008]为实现本专利技术的第一目的，本专利技术的技术方案提供了一种船舶静态数据补充方法，包括：获取样本船舶集合，样本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种船舶静态数据补充方法，其特征在于，包括：获取样本船舶集合，所述样本船舶集合包括具有完整的船舶静态信息和船舶历史轨迹数据的船舶集合；对所述样本船舶集合进行处理，得到样本特征数据；基于所述样本特征数据，构建特征有效性判断模型；采用所述特征有效性判断模型对所述样本特征数据进行有效性判断，并且，对无效数据进行第一有效值替换，得到第一数据；通过所述第一数据，构建静态数据补充模型；获取目标船舶信息，所述目标船舶信息包括目标船舶静态信息和目标船舶历史轨迹数据；对所述目标船舶信息进行处理，得到目标特征数据；采用所述特征有效性判断模型对所述目标特征数据进行有效性判断，并且，对无效数据进行第二有效值替换，得到第二数据；将所述第二数据输入至所述静态数据补充模型，对所述目标船舶静态信息进行静态数据补充，得到完整的所述目标船舶静态信息。2.根据权利要求1所述的船舶静态数据补充方法，其特征在于，所述对所述样本船舶集合进行处理，得到样本特征数据，具体包括：采用目标变量编码方法对类别特征进行编码；对所述船舶历史轨迹数据进行处理，生成轨迹特征。3.根据权利要求1所述的船舶静态数据补充方法，其特征在于，所述基于所述样本特征数据，构建特征有效性判断模型，具体包括：基于所述样本特征数据，采用半监督的异常检测算法，构建特征有效性判断模型。4.根据权利要求3所述的船舶静态数据补充方法，其特征在于，所述半监督的异常检测算法，具体包括：设所述样本特征数据服从高斯分布，采用最小协方差行列式估计器估计所述样本特征数据的均值估计量和协方差估计量，基于所述协方差估计量，获取所述样本特征数据中的特征变量值与所述均值估计量的马氏距离，拟合出所述样本特征数据的椭圆形包络，所述椭圆形包络之内的特征变量值为有效值，所述椭圆形包络外的特征变量值为无效值。5.根据权利要求1所述的船舶静态数据补充方法，其特征在于，所述特征有效性判断模型包括：对所述样本特征数据中每个特征分别建立模型；和/或对所述样本特征数据中多个相关特征建立联合模型。6.根据权利要求1所述的船舶静态数据补充方法，其特征在于，所述通过所述第一数据，构建静态数据补充模型，具体包括：基于加权分类回归树模型，通过所述第一数据，构建静态数据补充模型。7.根据权利要求6所述的船舶静态数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢璐，韩斌，
申请(专利权)人：亿海蓝北京数据技术股份公司，
类型：发明
国别省市：