title: Development of anomaly detection methods for vessel maneuvers and fuel consumption
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Юдин Иван Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шолохова Алена Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sholokhova Alena
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Andrianov Sergei Nikolаevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:14:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:14:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 018985
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11945
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассмотрены алгоритмы поиска аномалий в сенсорных данных применительно к задаче анализа движения морских судов. Современное судно снабжено большим количеством датчиков, непрерывно записывающих показатели функционирования его различных подсистем. В случае, когда организован сбор и хранение такой информации, открываются возможности применения интеллектуальных систем анализа данных. Прикладными областями подобных систем могут служить, например, задачи предупреждения опасных маневров, прогнозирования поломок, предотвращения столкновений, оптимизации потребления топлива. В работе рассмотрено применение алгоритмов обучения без учителя для анализа навигационных данных (координаты судна, его скорость, курс, глубина и пр.), а также пример прогнозирования потребления топлива на основе полиномиальных нейронных сетей. Приведены описания различных математических подходов и демонстрация их применения на реальных данных. В заключении рассмотрены варианты дальнейшего развития предложенных методов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The algorithms for anomaly detection in the sensory data in the application to the analysis of maritime traffic are described. The modern vessel is equipped with many sensors, continuously recording the performance of its various subsystems. The collection and storage of such information provide the possibilities of using intelligent data analysis systems. Applied areas of such systems can serve tasks of preventing dangerous maneuvers, predicting maintenance, preventing collisions, optimizing fuel consumption. The application unsupervised learning for the analysis of navigational data (ship coordinates, speed, course, depth, etc.) and an example of predicting of fuel consumption based on the polynomial neural networks are considered. A description of various mathematical approaches and its demonstration on real data is given. In conclusion, the possible development and improvement of the given methods are considered.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: полиномиальная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поиск аномалий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование потребления топлива
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: идентификация систем
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: polynomial neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: anomaly detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: prediction of fuel consumption
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: system identification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of anomaly detection methods for vessel maneuvers and fuel consumption
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка методов обнаружения аномалий маневрирования и потребления топлива для морских судов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_SHoloxovaA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11945/1/VKR_SHoloxovaA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,09 MB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_SHoloxova.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11945/2/reviewSV_Recenziya_SHoloxova.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 100,5 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_na_VKR_-_SHoloxova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11945/3/reviewSV_Recenziya_na_VKR_-_SHoloxova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 309,54 kB
resources.filename: reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11945/4/reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,44 kB