Tên luận án:
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ DỮ LIỆU LỚN TRONG QUẢN LÝ GIAO THÔNG HÀNG HẢI TRÊN TUYẾN LUỒNG VŨNG TÀU - SÀI GÒN
Ngành:
Khoa học hàng hải
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Luận án tập trung nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) nhằm nâng cao hiệu quả quản lý an toàn giao thông hàng hải trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn. Bối cảnh nghiên cứu xuất phát từ sự gia tăng áp lực lên hoạt động quản lý, giám sát tàu biển do lưu lượng phương tiện ngày càng lớn, đặc biệt tại các tuyến vận tải huyết mạch nối với trung tâm kinh tế, dẫn đến nguy cơ tai nạn hàng hải. Các công cụ hỗ trợ hiện có, dù đa dạng (radar, AIS, camera, VTS), vẫn còn hạn chế trong việc theo dõi đồng thời toàn bộ tình huống và đưa ra cảnh báo sớm, gây áp lực lớn cho sỹ quan điều hành.
Mục tiêu của luận án là phát triển phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va trên cả vùng biển rộng và luồng lạch hẹp, xây dựng cơ sở dữ liệu và ứng dụng AI để tự động phát hiện, đánh giá nguy cơ đâm va giữa các tàu thuyền. Nghiên cứu đã xác định 10 điểm nóng giao thông trên tuyến luồng Vũng Tàu - Sài Gòn có nguy cơ đâm va cao. Phương pháp nghiên cứu bao gồm phân tích số liệu, chuyên gia và thực nghiệm học máy với cơ sở dữ liệu tình huống giao thông thực tế hoặc giả lập. Luận án đã xây dựng và huấn luyện mô hình mạng nơ-ron đa lớp (multi-layer feed-forward network) sử dụng hồi quy đa thức kết hợp Lasso để đánh giá nguy cơ đâm va. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình AI đạt độ chính xác cao (khoảng 90% F1-score trung bình trên tập kiểm tra) trong việc dự đoán nguy cơ đâm va, đặc biệt mô hình đa thức hồi quy bậc 3 kết hợp Lasso (alpha = 1) cho kết quả tốt nhất. Điều này khẳng định tính khả thi của việc ứng dụng AI trong phát hiện sớm nguy cơ đâm va, hỗ trợ sỹ quan quản lý và điều hành giao thông hàng hải, góp phần đảm bảo an toàn khai thác cảng biển và thực hiện các mục tiêu kinh tế - xã hội.
Mục lục chi tiết:
-
MỞ ĐẦU
- 1. Tính cấp thiết của luận án
- 2. Mục đích nghiên cứu của luận án
- 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án
- 4. Phương pháp nghiên cứu của luận án
- 5. Ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn của luận án
- 6. Các kết quả mới đạt được của luận án
-
Chương 1. NGHIÊN CỨU CƠ SỞ LÝ THUYẾT NHẬN DẠNG, ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ ĐÂM VA GIỮA CÁC THUYỀN TRÊN TUYẾN LUỒNG SÀI GÒN – VŨNG TÀU
- 1.1. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
- 1.2. Đánh giá nguy cơ đâm va trong hàng hải và trên tuyến luồng Sài Gòn – Vũng Tàu
-
Chương 2. TỔNG QUAN VỀ ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ ĐÂM VA GIỮA CÁC MỤC TIÊU TRÊN VÙNG BIỂN RỘNG VÀ TRONG LUỒNG CHẠY TÀU
- 2.1. Đánh giá kết quả thực nghiệm xác định nguy cơ đâm va giữa 2 tàu thuyền trên vùng biển rộng dựa trên kết quả quan sát từ trạm VTS
- 2.2. Xác định điểm nóng giao thông trên khu vực luồng Sài Gòn - Vũng Tàu
- 2.3. Xây dựng công thức tính toán xác định nguy cơ đâm va theo ETA tới các điểm nóng giao thông trên tuyến luồng Sài Gòn - Vũng Tàu
-
Chương 3. SỬ DỤNG AI ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ ĐÂM VA GIỮA HAI TÀU THUYỀN TẠI KHU VỰC ĐẦU LUỒNG SÀI GÒN - VŨNG TÀU
- 3.1. Dữ liệu tính toán xác định nguy cơ đâm va trên vùng biển rộng
- 3.2. Đánh giá bộ dữ liệu phục vụ huấn luyện mô hình trên vùng biển rộng
- 3.2. Xây dựng mô hình mạng nơ-ron để huấn luyện
- 3.3. Đánh giá kết quả huấn luyện mô hình mạng nơ ron nhân tạo trên vùng biển rộng
-
Chương 4. SỬ DỤNG AI ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ ĐÂM VA TẠI KHU VỰC CHẬT HẸP CỦA LUỒNG SÀI GÒN - VŨNG TÀU
- 4.1. Dữ liệu về nguy cơ đâm va trên luồng lạch hẹp đưa vào mô hình tính toán
- 4.2. Phân tích dữ liệu
- 4.2.1. Trực quan hóa dữ liệu
- 4.2.2. Tiền xử lý dữ liệu
- 4.2.4. Sự quá khớp (Overfitting)
- 4.3. Lựa chọn và thực hành huấn luyện mô hình AI cho luồng lạch hẹp
- 4.3.1. Mô hình hồi quy đa thức kết hợp Lasso (Polynomial kết hợp với Lasso)
- 4.3.2. Phân tích và đánh giá
- 4.3.3. Đánh giá độ tin cậy của mô hình đề xuất trên tập dữ liệu lớn
-
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
-
DANH MỤC CÁC BÀI BÁO KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
- I. Các công bố trong nước