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港口航道短期通行预测系统——基于航道能见度预测模型
叶培大创新创业学院
Short-term passage prediction system for port waterways—based on waterway visibility prediction model
定级评审中
创新训练
520计算机科学技术
科创融合大挑战
未定级
本项目旨在开发一套基于多源数据融合与机器学习的“航道短期能见度预测模型”,以解决港口航道在恶劣天气条件下能见度预测精度不足的问题。通过创建精准的能见度预测模型,帮助港口用户如船舶和航运公司在恶劣天气下合理安排船舶的出海时间,降低误报和经济损失的风险,同时有助于港口航道的智慧管理。 项目将通过整合多种数据源,如气象数据、遥感数据等,采用深度学习和优化算法(如GNN),来实现港口航道短期通行情况的高效预测。
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项目负责人
刘常娜
2022级 人工智能学院 自动化专业
项目成员
韦汉鑫
2022级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机类
陈祎琪
2023级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机
胡博林
2023级 国际学院 物联网工程
石静宜
2022级 理学院 信息与计算科学
指导老师
吴铭
人工智能学院 副教授
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评审老师
康天宇
叶培大创新创业学院 工程师
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