本文關(guān)鍵詞：基于AIS數(shù)據(jù)的海上交通密度計算及海事熱點發(fā)現(xiàn)研究

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【摘要】：海事信息分析是海事監(jiān)管部門了解和掌握海上狀況的一種重要手段。隨著海運事業(yè)的蓬勃發(fā)展,海事監(jiān)管部門對于海事信息分析提出了更高的要求,各種信息化的分析方法應(yīng)運而生。船舶身份識別系統(tǒng)(Automatic Identification System, AIS)的出現(xiàn)和廣泛使用使得船舶航行實時信息獲取成為可能�；贏IS數(shù)據(jù)的海事信息分析能夠?qū)Ｉ蠈崟r狀況進行分析和挖掘,克服了傳統(tǒng)海事信息分析數(shù)據(jù)時效性差等問題。但是,目前針對AIS數(shù)據(jù)的海事信息分析研究仍處于起步階段,其可靠性不高且普適性差。因此,探討可靠性更高、普適性更強的基于AIS數(shù)據(jù)的海事信息分析方法,已成為當前一個亟待解決的問題。海上交通密度作為海上交通狀況的直觀反映,一直以來都是海事監(jiān)管部門關(guān)注的重點�，F(xiàn)有海上交通密度獲取方式大多以人工觀測的定性認知為主,依據(jù)定量分析的海上交通密度常以AIS的信息發(fā)送數(shù)來度量,不能全面、準確反映海上交通的狀況。針對這些問題,本文提出了一種基于網(wǎng)格劃分的海上交通密度表征方式,從船舶經(jīng)過總數(shù)、船舶經(jīng)過時間、信息發(fā)送總數(shù)、信息發(fā)送間隔等四個維度反映海上交通的狀況。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計并實現(xiàn)了海上交通密度計算算法。海事熱點是指船舶出現(xiàn)頻率高且活動頻繁的區(qū)域,因此也是海事監(jiān)管活動中的重點關(guān)注區(qū)域。傳統(tǒng)海事熱點信息的獲取主要是通過人工觀測和電子海圖,存在信息不全面和實時性差的弱點。針對這一問題,本文提出了一種基于聚類分析的海事熱點發(fā)現(xiàn)方法,并分別從時空復(fù)雜度和最佳聚類數(shù)確定方面對凝聚式層次聚類算法進行了相應(yīng)的改進。為評估上述兩種方法的有效性,本文以真實AIS數(shù)據(jù)為研究對象,分別對海上交通密度計算和以及海事熱點發(fā)現(xiàn)進行了實驗分析,驗證了海上交通密度密度計算和海事熱點發(fā)現(xiàn)方法的有效性,對于海事信息分析具有積極的意義。
【關(guān)鍵詞】：AIS 交通密度 海事熱點發(fā)現(xiàn) 聚類分析
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U675.7;TP311.13
【目錄】：

• 學位論文數(shù)據(jù)集3-4
• 摘要4-6
• abstract6-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 課題研究的意義13-14
• 1.2 AIS技術(shù)簡述14-16
• 1.3 海事信息分析研究現(xiàn)狀16-20
• 1.3.1 海上交通密度研究17-18
• 1.3.2 海事熱點發(fā)現(xiàn)研究18-20
• 1.4 課題的主要研究內(nèi)容20
• 1.5 論文內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排20-23
• 第二章 海事信息分析技術(shù)23-31
• 2.1 海上交通密度計算相關(guān)概念和技術(shù)23-24
• 2.1.1 海上交通密度基本概念23-24
• 2.1.2 海上交通密度計算方法24
• 2.2 聚類分析技術(shù)24-30
• 2.2.1 聚類分析的基本概念和相關(guān)定義24-26
• 2.2.2 層次聚類算法26-28
• 2.2.3 聚類評價指標28-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第三章 基于網(wǎng)格的海上交通密度計算31-43
• 3.1 海上交通密度計算框架31-32
• 3.2 基于網(wǎng)格的海上交通密度多維表征32-33
• 3.2.1 基于地理信息的網(wǎng)格構(gòu)建32-33
• 3.2.2 交通密度分析及多維表征33
• 3.3 基于AIS數(shù)據(jù)特征的預(yù)處理策略33-37
• 3.4 海上交通密度計算算法37-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第四章 基于聚類分析的海事熱點發(fā)現(xiàn)43-53
• 4.1 海事熱點發(fā)現(xiàn)框架43
• 4.2 基于多元信息的樣本構(gòu)造43-45
• 4.3 層次聚類算法及其改進思路45-49
• 4.3.1 最近鄰鏈聚類45-47
• 4.3.2 最佳聚類系數(shù)47-49
• 4.4 基于最佳聚類系數(shù)的最近鄰鏈層次聚類算法49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第五章 實驗設(shè)計與分析53-63
• 5.1 主要研究問題53
• 5.2 實驗設(shè)計53-54
• 5.3 實驗環(huán)境及數(shù)據(jù)54-55
• 5.4 結(jié)果分析與評估55-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 第六章 結(jié)論與展望63-65
• 6.1 結(jié)論及主要貢獻63
• 6.2 后續(xù)工作及展望63-65
• 參考文獻65-69
• 致謝69-71
• 研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文71-73
• 作者和導師簡介73-74
• 附件74-75

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本文編號：625912