基于AIS数据挖掘的船舶领域模型研究

发布时间：2020-12-30 04:06

　　船舶领域客观存在,是船舶行为的重要内容。船舶领域的研究对提高海上交通安全和交通效率具有重要意义。针对受限水域船舶领域的研究较多只考虑单一因素的影响,为研究多种因素对船舶领域影响,通过提取受限水域AIS数据,对交通流特征参数分析,确定了船舶航行时间、船舶类型、船舶长度以及船舶航速作为船舶领域的影响因素。在求取船舶间相对位置时,确定了目标船与本船不同时刻船位换算方法。该方法考虑到AIS数据播发时间间隔引起的船位误差,因此利用该方法求取的船舶位置更能真实反映受限水域船舶间的位置分布情况。根据平面几何点与直线的关系,设计了特定多边形区域的AIS数据提取方法。将该方法在数据库SQL 2012中编写程序,可以方便实现特定海域区域AIS数据的提取。通过获取本船周围目标船位置分布情况,利用船舶位置叠加的方法,设计了受限水域的船舶领域模型算法。以舟山港螺头水域为例,利用建立的模型算法共挖掘出29种不同类型的船舶领域模型。研究结果表明:白天和黑夜对船舶领域大小几乎没什么影响;船舶类型对船舶领域的大小有影响,本船和目标船都为货船时其船舶领域最小,本船和目标船都为油船时其船舶领域最大,当两者一个为货船,另外一... 

【文章来源】：集美大学福建省

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 选题的研究目的和意义
    1.2 船舶领域研究现状
        1.2.1 基于统计方法的船舶领域
        1.2.2 基于解析表达的船舶领域
        1.2.3 基于智能技术的船舶领域
        1.2.4 基于AIS数据的船舶领域
    1.3 论文主要研究内容及创新点
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 创新点
第2章 船舶综合信息服务系统与数据挖掘理论基础
    2.1 数据挖掘概述
        2.1.1 数据挖掘的概念及应用
        2.1.2 数据挖掘的流程
        2.1.3 常用数据挖掘方法概述
    2.2 船舶综合信息服务系统介绍与船舶AIS数据选取
        2.2.1 船舶综合信息服务系统的功能介绍及展示
        2.2.2 船舶AIS信息的采集
        2.2.3 船舶AIS信息的解码
        2.2.4 船舶AIS信息的存储
        2.2.5 船舶AIS信息的清理
    2.3 特定区域AIS数据选取方法
    2.4 本章小结
第3章 基于AIS数据的船舶动态领域模型构建
    3.1 受限水域航行特点以及AIS数据分析
        3.1.1 受限水域航行特点
        3.1.2 研究水域
        3.1.3 舟山港螺头水域AIS数据质量分析
        3.1.4 舟山港螺头水域交通流分析
    3.2 船舶相对位置计算方法
        3.2.1 本船与目标船同步换算
        3.2.2 船舶间相对距离求取
        3.2.3 求取相对方位
    3.3 船舶领域模型算法定义及原理
        3.3.1 算法定义
        3.3.2 算法原理
    3.4 船舶领域边界的确定
        3.4.1 经典的船舶领域边界确定方法
        3.4.2 本论文采用的船舶领域边界确定方法
    3.5 船舶领域统计方案
    3.6 本章小结
第4章 受限水域船舶领域统计结果
    4.1 总体模型
    4.2 不同航行时间下的船舶领域模型
        4.2.1 白天时的船舶领域模型
        4.2.2 黑夜时的船舶领域模型
    4.3 不同类型船舶间的船舶领域模型
        4.3.1 货船对不同类型的船舶领域模型
        4.3.2 油船对不同类型的船舶领域模型
    4.4 不同航速船舶的船舶领域模型
    4.5 不同航速不同尺度船舶的船舶领域模型
        4.5.1 不同航速船长L<100m的船舶领域模型
        4.5.2 不同航速船长100m≤L<200m的船舶领域模型
        4.5.3 不同航速船长L≥200m的船舶领域模型
    4.6 本章小结
第5章 船舶领域模型结果分析
    5.1 总体模型结果统计分析
    5.2 不同航行时间下的船舶领域模型统计结果分析
        5.2.1 白天时的船舶领域模型统计结果分析
        5.2.2 夜晚时的船舶领域模型统计结果分析
        5.2.3 不同船型在不同航行时间时的船舶领域模型统计结果分析
    5.3 不同类型船舶间的船舶领域模型统计结果分析
        5.3.1 货船对不同类型船舶的船舶领域模型结果统计分析
        5.3.2 油船对不同类型船舶的船舶领域模型结果统计分析
    5.4 不同航速船舶的船舶领域模型结果统计分析
    5.5 不同航速不同尺度船舶的船舶领域模型结果统计分析
        5.5.1 不同航速船长L<100m的船舶领域模型结果统计分析
        5.5.2 不同航速船长100≤L<200m的船舶领域模型结果统计分析
        5.5.3 不同航速船长L≥200m的船舶领域模型结果统计分析
        5.5.4 船舶领域长度与船舶长度、航速之间的关系
        5.5.5 船舶领域长度与船舶长度比值的变化规律
    5.6 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录
在学期间发表的论文情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]能见度良好时影响船舶领域的因素的重要性分析[J]. 周丹,郑中义.  哈尔滨工程大学学报. 2017(01)
[2]能见度不良情况下受限水域船舶的领域[J]. 席朝阳,金永兴,胡勤友,向哲.  上海海事大学学报. 2016(03)
[3]基于AIS数据的受限水域船舶领域计算方法[J]. 向哲,胡勤友,施朝健,杨春.  交通运输工程学报. 2015(05)
[4]对一起船舶碰撞事故的调查[J]. 孙邦兴,朱松茂,沈江.  世界海运. 2015(07)
[5]一起船舶碰撞事故的教训和启迪[J]. 胡冰,沈江.  航海技术. 2014(01)
[6]海上船舶碰撞事故原因探讨—不良习惯的剖析[J]. 秦臻,徐伯民.  中国航海. 2008(04)
[7]内河并列桥梁桥区水域船舶领域模型与通过能力研究[J]. 陈厚忠,郭国平.  船海工程. 2008(05)
[8]内河水域船舶领域三维模型的研究[J]. 徐周华,牟军敏,季永清.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2004(03)
[9]基于船舶碰撞事故调查报告的人的因素数据挖掘[J]. 刘正江,吴兆麟.  中国航海. 2004(02)
[10]船舶领域边界的量化分析[J]. 郭志新.  武汉造船. 2001(S1)

博士论文
[1]一种新动态模糊船舶领域模型研究[D]. 周丹.大连海事大学 2017
[2]基于人为因素的船舶领域模型与通过能力研究[D]. 刘绍满.大连海事大学 2015
[3]城市道路交通数据挖掘研究与应用[D]. 覃明贵.复旦大学 2010
[4]道路交通流数据挖掘研究[D]. 王亚琴.复旦大学 2007
[5]船舶避碰决策数学模型的研究[D]. 孙立成.大连海事大学 2000

硕士论文
[1]基于轨迹聚类的船舶异常行为识别研究[D]. 胡智辉.集美大学 2017
[2]基于AIS数据的船舶领域模型统计平台研究[D]. 张鹏.大连海事大学 2016
[3]基于AIS数据的开阔水域船舶领域分析研究[D]. 丁法.大连海事大学 2016
[4]舟山港域通航安全风险评价研究[D]. 蒋轩.大连海事大学 2015
[5]基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型研究[D]. 肖潇.集美大学 2015
[6]基于AIS数据挖掘的区域船舶到达模型研究[D]. 黄显鑫.集美大学 2014
[7]基于AIS数据的船舶会遇特征研究[D]. 任亚磊.武汉理工大学 2013
[8]舟山螺头水道冬季潮流悬沙特性及其数值模拟[D]. 冯沈科.浙江大学 2012
[9]基于AIS数据的船舶领域研究[D]. 齐乐.大连海事大学 2012
[10]风流作用下的内河船舶领域模型及应用研究[D]. 黄寅.武汉理工大学 2012



本文编号：2946955