基于AIS数据的海上交通密度计算及海事热点发现研究

发布时间：2017-08-05 16:40

  本文关键词：基于AIS数据的海上交通密度计算及海事热点发现研究

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【摘要】：海事信息分析是海事监管部门了解和掌握海上状况的一种重要手段。随着海运事业的蓬勃发展,海事监管部门对于海事信息分析提出了更高的要求,各种信息化的分析方法应运而生。船舶身份识别系统(Automatic Identification System, AIS)的出现和广泛使用使得船舶航行实时信息获取成为可能。基于AIS数据的海事信息分析能够对海上实时状况进行分析和挖掘,克服了传统海事信息分析数据时效性差等问题。但是,目前针对AIS数据的海事信息分析研究仍处于起步阶段,其可靠性不高且普适性差。因此,探讨可靠性更高、普适性更强的基于AIS数据的海事信息分析方法,已成为当前一个亟待解决的问题。海上交通密度作为海上交通状况的直观反映,一直以来都是海事监管部门关注的重点。现有海上交通密度获取方式大多以人工观测的定性认知为主,依据定量分析的海上交通密度常以AIS的信息发送数来度量,不能全面、准确反映海上交通的状况。针对这些问题,本文提出了一种基于网格划分的海上交通密度表征方式,从船舶经过总数、船舶经过时间、信息发送总数、信息发送间隔等四个维度反映海上交通的状况。在此基础上,设计并实现了海上交通密度计算算法。海事热点是指船舶出现频率高且活动频繁的区域,因此也是海事监管活动中的重点关注区域。传统海事热点信息的获取主要是通过人工观测和电子海图,存在信息不全面和实时性差的弱点。针对这一问题,本文提出了一种基于聚类分析的海事热点发现方法,并分别从时空复杂度和最佳聚类数确定方面对凝聚式层次聚类算法进行了相应的改进。为评估上述两种方法的有效性,本文以真实AIS数据为研究对象,分别对海上交通密度计算和以及海事热点发现进行了实验分析,验证了海上交通密度密度计算和海事热点发现方法的有效性,对于海事信息分析具有积极的意义。
【关键词】：AIS 交通密度 海事热点发现 聚类分析
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U675.7;TP311.13
【目录】：

• 学位论文数据集3-4
• 摘要4-6
• abstract6-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 课题研究的意义13-14
• 1.2 AIS技术简述14-16
• 1.3 海事信息分析研究现状16-20
• 1.3.1 海上交通密度研究17-18
• 1.3.2 海事热点发现研究18-20
• 1.4 课题的主要研究内容20
• 1.5 论文内容和结构安排20-23
• 第二章 海事信息分析技术23-31
• 2.1 海上交通密度计算相关概念和技术23-24
• 2.1.1 海上交通密度基本概念23-24
• 2.1.2 海上交通密度计算方法24
• 2.2 聚类分析技术24-30
• 2.2.1 聚类分析的基本概念和相关定义24-26
• 2.2.2 层次聚类算法26-28
• 2.2.3 聚类评价指标28-30
• 2.3 本章小结30-31
• 第三章 基于网格的海上交通密度计算31-43
• 3.1 海上交通密度计算框架31-32
• 3.2 基于网格的海上交通密度多维表征32-33
• 3.2.1 基于地理信息的网格构建32-33
• 3.2.2 交通密度分析及多维表征33
• 3.3 基于AIS数据特征的预处理策略33-37
• 3.4 海上交通密度计算算法37-41
• 3.5 本章小结41-43
• 第四章 基于聚类分析的海事热点发现43-53
• 4.1 海事热点发现框架43
• 4.2 基于多元信息的样本构造43-45
• 4.3 层次聚类算法及其改进思路45-49
• 4.3.1 最近邻链聚类45-47
• 4.3.2 最佳聚类系数47-49
• 4.4 基于最佳聚类系数的最近邻链层次聚类算法49-51
• 4.5 本章小结51-53
• 第五章 实验设计与分析53-63
• 5.1 主要研究问题53
• 5.2 实验设计53-54
• 5.3 实验环境及数据54-55
• 5.4 结果分析与评估55-62
• 5.5 本章小结62-63
• 第六章 结论与展望63-65
• 6.1 结论及主要贡献63
• 6.2 后续工作及展望63-65
• 参考文献65-69
• 致谢69-71
• 研究成果及发表的学术论文71-73
• 作者和导师简介73-74
• 附件74-75

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本文编号：625912