本文關(guān)鍵詞：基于AIS數(shù)據(jù)的船舶航線挖掘　出處：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： AIS數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)壓縮 聚類 航線規(guī)劃

【摘要】：隨著航海信息技術(shù)的迅速進步,船舶自動識別系統(tǒng)產(chǎn)生的航行數(shù)據(jù)(簡稱AIS數(shù)據(jù))呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。這些海量的AIS數(shù)據(jù)蘊含有豐富的物流、航運、海上交通等有用知識。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已不能滿足現(xiàn)代航運業(yè)快速發(fā)展的要求,急需有效的理論與技術(shù)對這些大量的AIS數(shù)據(jù)進行分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘和聚類作為一種從海量數(shù)據(jù)中挖掘有用的、具有潛在效用知識的理論與方法,已經(jīng)成為海量AIS數(shù)據(jù)的主要分析技術(shù)。本文以船舶軌跡為研究對象,數(shù)據(jù)挖掘和聚類技術(shù)為方法,針對航線規(guī)劃中的相關(guān)問題,致力于開展構(gòu)造基于AIS數(shù)據(jù)的航線規(guī)劃服務(wù)系統(tǒng)。降低航線設(shè)計時的人為錯誤,同時為航路規(guī)劃提供輔助決策提高監(jiān)管效率,優(yōu)化船舶通航。本文的主要工作如下:(1)AIS數(shù)據(jù)的解碼與處理。在介紹AIS信息類型、內(nèi)容更新時間的基礎(chǔ)上,分析了 AIS原始信息的構(gòu)成和主要語句結(jié)構(gòu),并對AIS信息進行了解碼。設(shè)計了AIS數(shù)據(jù)庫,并對錯誤的AIS信息進行了篩選。提出了缺失的AIS信息插值方法。獲得清潔可用的AIS信息。(2)當(dāng)軌跡數(shù)據(jù)達到大數(shù)據(jù)量級時會對數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和處理帶來極大的困難和挑戰(zhàn)。本文對經(jīng)典的Douglas-Peucker算法進行了研究,并結(jié)合船舶航線設(shè)計時的偏航極限和船舶領(lǐng)域知識對壓縮閾值進行了探究。提出了基于速度和航向約束的船舶軌跡數(shù)據(jù)壓縮方法,并對兩種算法的效果進行了實驗對比。(3)根據(jù)船舶海上的運動特征,研究了船舶航向和航速變化規(guī)律,為研究船舶行為特征提供了新的依據(jù)。同時設(shè)計了在線識別船舶的擱置行為的算法,對航線規(guī)劃中的船舶熱點區(qū)域有一定的參考價值。(4)采用地理網(wǎng)格技術(shù),對AIS數(shù)據(jù)進行了劃分,挖掘出了熱點航跡段和典型的航線。并提出了轉(zhuǎn)向點和熱點航跡段的數(shù)據(jù)庫建立方法,對船舶航線規(guī)劃有一定的參考意義。
[Abstract]:With the rapid development of navigation information technology, the navigation data (AIS data) generated by the automatic ship identification system (AIS) is explosive. These massive AIS data contain abundant logistics and shipping. Traditional data analysis methods can not meet the requirements of the rapid development of modern shipping industry. There is an urgent need for effective theory and technology to analyze and apply these large amounts of AIS data. Data mining and clustering is a useful theory and method for mining useful and potentially useful knowledge from massive data. This paper takes the ship trajectory as the research object, data mining and clustering technology as the method, aiming at the related problems in route planning. It is committed to construct a route planning service system based on AIS data to reduce the human error in route design and to provide auxiliary decision for route planning to improve the efficiency of supervision. The main work of this paper is as follows: decoding and processing of AIS data. Based on the introduction of AIS information type and content update time. This paper analyzes the composition and main sentence structure of AIS original information, and decodes the AIS information, and designs the AIS database. The missing AIS information interpolation method is proposed. The clean and usable AIS information is obtained. (2) when the track data reaches the level of large amount of data, the data will be stored. Transmission and processing bring great difficulties and challenges. The classical Douglas-Peucker algorithm is studied in this paper. Combined with the yaw limit of ship course design and ship domain knowledge, the compression threshold is explored, and a method of ship trajectory data compression based on speed and course constraints is proposed. The effects of the two algorithms are compared experimentally. 3) according to the characteristics of ship motion at sea, the variation of ship course and speed is studied. It provides a new basis for studying the characteristics of ship behavior, and designs an algorithm to identify the shelving behavior of ships online. There is a certain reference value to the hot spot area of ship in route planning. (4) the AIS data are divided by using the technology of geographical grid. The hot track section and the typical route are excavated and the method of establishing the database of the turning point and the hot track section is put forward which has certain reference significance for the ship route planning.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;U675.7

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本文編號：1363282