冰区航行大数据迁移平台研究

作者：赵炎平; 王星晨; 张磊; 姜春宇

来源：中国高新科技, 2020, (12): 17-25.

DOI：10.13535/j.cnki.10-1507/n.2020.12.03

• 冰区航行
• 神经网络
• 数据融合
• 数据迁移

目前,我国极地科考业务已经累积了约20年的冰区航行数据,可为下一步极地考察船的智能化航行提供数据支撑。然而,海量数据对于现有的传统数据库管理系统来说,已经远超出其存储及查询分析处理能力。数据向分布式大数据处理平台的迁移及部署对于冰区航行来说已成为一种必要的大数据解决方案。文章聚焦研究面向大数据平台的迁移平台和数据融合过程,实现多源异构历史数据的抽取、转换,为分析应用等功能提供数据。结合迁移后的数据,提出一种基于Adaptive-Lasso算法和神经网络的数据融合算法,用于分析预测雪龙号考察船采集的发电机油耗数据与天气数据之间的关系,并进行了仿真验证,为船舶智能航行提供了理论支撑。

• 单位
  超越; 中国极地研究中心