王冬海，卢峰，方晓蓉，郭刚

中电科海洋信息技术研究院有限公司，北京 100041

应用

海洋大数据关键技术及在灾害天气下船舶行为预测上的应用

王冬海，卢峰，方晓蓉，郭刚

中电科海洋信息技术研究院有限公司，北京 100041

随着海洋数据量的爆炸式增长，海洋大数据受到越来越多的关注。主要分析和总结了当前海洋大数据的研究现状和关键技术，聚焦了机器学习在海洋大数据中的模型预测研究的实例，对海上船舶在灾害天气（台风）下的行为进行了回归训练和预测。通过构建和对比决策树、Bagging、随机森林等多种机器学习算法，对样本数据进行学习、预测和检验评估。最终结果表明，随机森林方法在灾害天气下船舶密度的预测应用中具有良好和稳健的效果。

ocean big data, machine learning, ship behavior prediction

1 引言

在经济全球化的今天，全球90%的贸易都经过海洋，全球70%的经济活动都发生在沿海地区，沿海地区海洋经济发展已经成为带动我国国民经济增长的重要因素。随着信息技术的快速发展和国家海洋战略的实施，与海洋相关的科学观测/监测与数值计算、海洋经济和管理等数据日益增多，与海洋相关的音频、视频、文字和图片等数据大量涌现，数据存储量、规模、种类飞速增长，海洋大数据正成为大数据领域的重要应用之一。

海洋大数据作为全球大数据的重要组成部分，是实现海洋信息行业智能化管理和“互联网+”的基础和前提，也是实现我国“海洋强国”战略的重要支撑与保障。随着……