ebook Data analysis in the maritime domain Milena Stróżyna, Witold Abramowicz, Krzysztof Węcel, Dominik Filipiak, Jacek Małyszko

Wydawca: Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Rok wydania: 2022

Pobierz fragment

Odkryj najnowsze spojrzenie na analizę danych morskich w innowacyjnym ebooku "Data analysis in the maritime domain", napisanym przez wybitnych autorów: Milenę Stróżynę, Witolda Abramowicza, Krzysztofa Węcelskiego, Dominika Filipiaka i Jacka Małyszko. Książka ta, wydana w 2022 roku przez Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, jest skarbnicą wiedzy dla badaczy i specjalistów z branży morskiej.

Dlaczego warto przeczytać ten ebook? "Data analysis in the maritime domain" dostarcza solidnych podstaw, najnowszej wiedzy, nowych podejść i metod do wykrywania anomalii, analizy ruchu morskiego oraz oceny ryzyka i niezawodności. Książka porusza istotne problemy badawcze na pograniczu transportu morskiego w globalnej gospodarce, oceny ryzyka i niezawodności oraz systemów informatycznych i przetwarzania danych.

Co znajdziesz w środku? Ebook oferuje teoretyczny przegląd dostępnych źródeł danych morskich oraz podejść do analizy tych danych, a także zestaw nowoczesnych narzędzi i metod do pozyskiwania, fuzji i analizy danych morskich. Proponowane metody zostały przetestowane na rzeczywistych danych AIS, obejmujących cały świat oraz ponad 200 tysięcy statków, co pokazuje ich przydatność w wykrywaniu anomalii i ocenie ryzyka.

Dla kogo jest ten ebook? Głównymi odbiorcami są badacze z dziedziny informatyki i transportu morskiego, a także dostawcy usług logistycznych, firmy żeglugowe i przedsiębiorstwa portowe, które potrzebują wsparcia w zarządzaniu bezpieczeństwem, ryzykiem oraz niezawodnością usług transportu morskiego w globalnej gospodarce poprzez wykorzystanie dużych zbiorów danych.

Gdzie kupić ten ebook? Ebook "Data analysis in the maritime domain" jest dostępny w sklepie z ebookami, gdzie możesz go pobrać w formacie PDF jako wydanie elektroniczne lub publikację cyfrową. Jeśli szukasz najlepszych ebooków do czytania, to ta książka jest idealnym wyborem dla Ciebie!

Spis treści ebooka Data analysis in the maritime domain

Chapter 1. Introduction

Chapter 2. Maritime transport and logistic services
2.1. Maritime transport
2.2. Trends and challenges in the maritime domain
2.3. Maritime logistic services
2.3.1. Quality of a maritime logistic service
2.3.2. Reliability of a maritime logistic service
2.4. Actors in the maritime supply chains
2.5. Maritime transport monitoring

Chapter 3. Maritime risk assessment
3.1. Maritime risk and reliability
3.1.1. Risk management
3.1.2. Transport risk
3.1.3. Maritime risk
3.2. Maritime risk assessment systems and methods
3.2.1. Formal safety assessment
3.2.2. Maritime risk assessment approaches
3.2.3. Other methods used in the maritime domain
3.3. Maritime risk variables
3.4. Shortcomings and gaps in the existing risk assessment methods

Chapter 4. Maritime data
4.1. Data sources used in the maritime domain
4.1.1. Sensor data
4.1.2. Weather data
4.1.3. Internet sources
4.2. Maritime data quality
4.3. Data enhancement
4.3.1. Source selection method
4.3.2. Identification
4.3.3. Quality measures
4.3.4. Assessment and selection
4.4. Data extraction
4.4.1. Data fusion and disambiguation
4.4.2. Data processing and analysis
4.5. Maritime data sources—a summary
4.6. System for maritime monitoring—a case study
4.6.1. Outline of the system
4.6.2. Maritime data selection
4.6.3. Data retrieval and disambiguation

Chapter 5. Maritime routing and traffic networks
5.1. Ships routes prediction
5.2. Maritime traffic networks
5.3. HANSA system—a case study
5.3.1. Outline of the system
5.3.2. Method for waypoints generation
5.3.3. Method for traffic patterns and RC extraction
5.3.4. System architecture

Chapter 6. Maritime anomalies detection
6.1. Maritime threats and anomalies
6.2. Typology of maritime anomalies
6.3. Anomalies detection: Approaches, methods
6.4. Loitering-related anomalies detection
6.4.1. Speed anomaly

Chapter 7. Short-term maritime reliability and risk assessment
7.1. Outline of the method
7.2. Risk classifiers and variables
7.2.1. Ship-related classifier
7.2.2. Voyage-related classifier
7.2.3. History-related classifier
7.3. Application of the MMRAM method—an example
7.3.1. Data sources and infrastructure
7.3.2. Analysis results
7.3.3. Ranking of ships
7.3.4. Summary of the results

Chapter 8. Ship’s punctuality prediction
8.1. Outline of the method
8.2. Route prediction
8.3. Travel time profile
8.4. Additional variables
8.4.1. Congestion
8.4.2. Hazard index
8.4.3. Weather and sea state
8.4.4. Past delays
8.5. Determination of ship’s punctuality
8.5.1. Travel time updates
8.5.2. ETA prediction
8.6. Application of the SPP method—an example
8.6.1. Data sources and infrastructure
8.6.2. Analysis results
8.6.3. Congestion results
8.6.4. Hazard results
8.6.5. Delay factor results
8.7. Summary of the results

Chapter 9. Application of big data technologies for maritime data analysis
9.1. Application of big data technologies for maritime anomalies detection
9.1.1. Methodology
9.1.2. Anomaly detection
9.1.3. Traffic analysis
9.1.4. Static anomalies
9.1.5. Loitering detection
9.1.6. Benchmark
9.2. Maritime traffic network analysis
9.2.1. Methodology
9.2.2. CUSUM
9.2.3. Spatial partitioning
9.2.4. Genetic algorithm
9.2.5. AIS enrichment
9.2.6. Reconstruction of edges
9.2.7. Maritime traffic network evaluation

Chapter 10. Summary
Appendix A. Evaluation of the MRRAM method—results
A1. Statistics of accidents for ship types and classification societies
A2. Bayesian Network parameters for the risk classifiers
Appendix B. Evaluation of the SPP method—results
B1. Results of route prediction method
B2. Hazard index—results

References
List of tables
List of figures

Szczegóły ebooka Data analysis in the maritime domain

Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Rok wydania:: 2022
Typ publikacji:: Ebook
Język:: angielski
Format:: pdf
ISBN:: 978-83-8211-137-8
ISBN wersji papierowej:: 978-83-8211-136-1
Wydanie:: 1
Autorzy:: Milena Stróżyna,Witold Abramowicz,Krzysztof Węcel,Dominik Filipiak,Jacek Małyszko
Miejsce wydania:: Poznań
Liczba Stron:: 355