基于多源数据特征与自注意力机制的船舶航行风险预测模型研究

为解决船舶异常自动识别系统(AIS)数据潜在风险的检测问题，研究人员开展了一项整合多源数据特征与自注意力机制(MHSAM)的航行风险预测研究。通过融合AIS、气象、洋流和地形数据构建8项风险影响因子(RIFs)，开发的多头自注意力模型在五类异常轨迹预测中表现优异，其均方误差(MSE=0.00126)和平均绝对误差(MAE=0.0146)显著低于LSTM、RNN等对比模型，为海事监管部门提供了可靠的理论依据。

　　

这项开创性研究巧妙地将船舶自动识别系统(AIS)数据与气象、洋流、地形等多源异构数据进行特征融合，构建了包含8个关键风险影响因子(Risk Influence Factors, RIFs)的特征体系。研究团队创新性地采用多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention Mechanism, MHSAM)来计算各风险因子的权重和隶属度，从而精准量化航行风险系数。

通过系统比较长短期记忆网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)和Transformer等主流模型，发现MHSAM模型在五类典型异常轨迹的风险预测中展现出显著优势：其均方误差(MSE=0.00126)和平均绝对误差(MAE=0.0146)均达到最优水平。该模型就像给船舶装上了"智能风险雷达"，能提前预警0.001量级的细微风险变化，为保障海上交通安全提供了突破性的技术支撑。

特别值得注意的是，研究构建的多源数据融合框架充分考虑了气象突变、洋流异常等环境因素与船舶运动特征的耦合关系，使得风险预测的时空分辨率达到分钟级精度。这项成果不仅为海事监管部门提供了科学的决策工具，更为智能航运时代的航行安全预警系统树立了新标杆。