Geri Dön

Estimation of ship route using data mining techniques

Veri madenciliği tekniklerini kullanarak gemi güzergahı tahmini

  1. Tez No: 752858
  2. Yazar: CUMHUR KIZILKAYA
  3. Danışmanlar: DR. SELMİN DAIŞ ÖNCÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Denizyolu taşımacılığının gelişmesiyle beraber artan deniz trafiği sonucunda deniz kazası, çevre kirliliği gibi tehlikeler meydana gelmektedir. Bir bölgede bulunan deniz trafik yoğunluğunun incelenmesi ve o bölge hakkında durumsal farkındalığın artması oldukça önemlidir. Denizde durumsal farkındalığı ve deniz güvenliğini artırmak için çeşitli yardımcı analitik araçlara duyulan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Gemi seyir halindeyken birçok veri kaynağını kullanmaktadır. Gemilerde yaygın olarak kullanılan Otomatik Tanımlama Sistemi (OTS) cihazı da bunlardan biridir. Gemi tipi, kimlik numarası, ülke, varış yeri, tahmini varış zamanı, konum, hız, yön, kargo gibi bilgileri yayınlayan bir cihazdır. Gemi rota planlaması, trafik güvenliğinin ve verimliliğinin artırılmasında en önemli konulardan biridir. Bu çalışmanın temel amacı, deniz sularında seyir yapılırken güvenli navigasyona yardımcı olacak bir model geliştirmektir. Bu çalışmada, seyir sırasında gemideki operatörlere yardımcı olmak için yörünge çıkarma ve tahmin etme modeli geliştirilmiştir. Otomatik tanımlama sistemi verilerine dayalı bir rota tahmin yöntemi öneriyoruz. Bu çalışmada kullanılan AIS veri seti özgündür. Bu çalışmada uygulama alanı olarak daha önce çalışılmayan Çanakkale Boğazı bölgesi tercih edilmiştir. AIS mesajları, güvenli navigasyon için bir sistemi geliştirmede kullanıldı. Gemi yörüngelerinin tahmini için DBSCAN algoritması kullanılarak bir sonraki konum ve sıranın tahminini yapıldı.

Özet (Çeviri)

With the development of sea transportation, the dangers such as sea accidents and environmental pollution occur as a result of increased sea traffic. It is very important to examine the sea traffic density in the area of interest and to increase situational awareness about that area. The need for a variety of auxiliary analytical tools to increase situational awareness and maritime safety at sea is increasing in each day. The ship uses many data sources while afloat. One of them is the Automatic Identification System (AIS) device, which is widely used on ships. It is a device that publishes information such as ship type, id number, country, destination, estimated arrival time, location, speed, direction, cargo. Ship route planning is one of the most important issues to improve traffic safety and efficiency. The main purpose of this study is to develop a model to help safe navigation while afloat. In this study, a trajectory creation and estimation model is developed to assist operators on board. We recommend a route prediction method based on Automated Identification System (AIS) data. The AIS data set used in this study is unique. For the application area in this study, the Dardanelles Strait region, which has not been done before, is chosen. AIS messages is used to develop a system for safe navigation. The next location and sequential points are estimated using the DBSCAN algorithm to estimate ship orbits.

Benzer Tezler

  1. Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

    Analysis of container port operations using machine learning methods

    ÜSTÜN ATAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU

    PROF. DR. TOLGA KAYA

  2. Gemiler için COLREG ile uyumlu otonom çatışmadan kaçınma çalışması

    COLREG compatible autonomous ship collision avoidance study

    HASAN UĞURLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ÇİÇEK

  3. Gemi yaşam döngüsünde operasyonel gaz emisyonlarının makine öğrenmesi yöntemiyle tahmini

    Estimation of operational gaseous emissions in ship life cycle with machine learning method

    LEVENT BİLGİLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Gemi MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR BUĞRA ÇELEBİ

  4. Sualtı patlamalarının saha ölçümleri ve sayısal modellemelerle incelenerek civardaki deniz araçlarında hasar tahminleri yapılması

    Investigation of underwater explosions by field measurements and numerical modelings to estimate damages on nearby platforms

    ALPASLAN TATLISULUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR BEJİ

  5. Kuru yük gemileri için yaşam döngüsü analizinde (LCA), yıllık emisyon ayakizi hesabı ve ana parametrelere bağlı emisyon tahmin yaklaşımı

    Annual emission footprint calculation and emission estimation approach related to main parameters for bulk carriers in life cycle assessment (LCA)

    LEVENT BİLGİLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Gemi MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UĞUR BUĞRA ÇELEBİ