Розробка програмної системи аналізу просторово-часових даних морського трафіку з урахуванням факторів зовнішнього впливу

Abstract

Об’єкт дослідження – процес аналізу просторово-часових даних морського трафіку та впливу зовнішнього середовища на рух суден. Предмет дослідження – методи збору, зберігання, просторово часового зв’язування й аналізу різнорідних даних морського трафіку із застосуванням машинного навчання. Мета роботи – розробити програмну систему, що об’єднує дані AIS, метеорологічні умови та новинно-подієву інформацію, автоматично виявляє вплив зовнішніх факторів на швидкість і поведінку суден та відображає результати на інтерактивній карті, графіках і в аналітичних попередженнях. Методи дослідження – аналіз предметної області, проєктування архітектури й бази даних, розробка алгоритмів просторово-часового зв’язування, експериментальне навчання моделей та функціональне і модульне тестування. Використано Python, FastAPI, PostgreSQL/PostGIS і scikit-learn. Розроблено прототип, який збирає AIS-дані, погоду Open-Meteo та новини GDELT, зберігає їх у PostgreSQL/PostGIS і застосовує Isolation Forest та Random Forest Regressor для виявлення аномалій та оцінювання впливу погоди. Результати подано у Windows-застосунку. Систему перевірено на реальних потокових даних і рекомендовано для логістичних, портових та освітніх задач.