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基于数据挖掘的船舶行为研究
被引量:
39
1
作者
朱飞祥
张英俊
高宗江
《中国航海》
CSCD
北大核心
2012年第2期50-54,共5页
如何从我国沿海港口海量的船舶自动识别数据中找出海上交通知识,是我国交通海事部门和港口管理部门亟需解决的重要问题。针对海量数据处理的瓶颈及海上交通数据的特点,运用地理网格技术划分港口水域,从而降低船舶航迹数据复杂度,建立船...
如何从我国沿海港口海量的船舶自动识别数据中找出海上交通知识,是我国交通海事部门和港口管理部门亟需解决的重要问题。针对海量数据处理的瓶颈及海上交通数据的特点,运用地理网格技术划分港口水域,从而降低船舶航迹数据复杂度,建立船舶行为模型,对每个地理单元格上的船舶行为进行统计分析,进一步运用数据挖掘技术揭示整个海域船舶行为规律。所挖掘的知识可以运用到船舶航行位置预测、船舶异常行为检测及海上交通流模拟等研究领域。该研究方法开拓了海上交通安全的研究思路,为海事部门和港口管理部门的通航环境管理等提供理论依据。
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关键词
水路运输
海上交通
船舶行为
数据挖掘
船舶自动识别系统
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职称材料
基于数据挖掘的海上交通流数据特征分析
被引量:
20
2
作者
郑滨
陈锦标
+1 位作者
夏少生
金永兴
《中国航海》
CSCD
北大核心
2009年第1期60-63,90,共5页
将基于数据挖掘的聚类分析和图形化属性分析方法引入海上交通流数据特性分析领域。阐述了数据挖掘的基本思想与方法,并着重介绍了使用开源数据挖掘工具WEKA对某海上航道的交通流数据进行的数据挖掘实验。实验综合使用聚类分析和图形化...
将基于数据挖掘的聚类分析和图形化属性分析方法引入海上交通流数据特性分析领域。阐述了数据挖掘的基本思想与方法,并着重介绍了使用开源数据挖掘工具WEKA对某海上航道的交通流数据进行的数据挖掘实验。实验综合使用聚类分析和图形化属性分析两种方法得到该航道的特性信息,其结果证明利用数据挖掘方法可得到有价值的交通特性信息,并能为海上交通的有效管理提供有力的决策依据。
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关键词
水路运输
海上交通流
数据挖掘
聚类分析
图形化属性分析
算法
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职称材料
船舶会遇的时空数据挖掘算法及应用
被引量:
18
3
作者
潘家财
姜青山
邵哲平
《中国航海》
CSCD
北大核心
2010年第4期57-60,64,共5页
船舶会遇是海上船舶交通研究的重要方面。传统的船舶会遇研究数据采集花费巨大,而海量、实时的船舶AIS数据则真实记录特定水域的船舶会遇状况。根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,设计了高效的从海量的船舶AIS数据中提取船舶会遇信息...
船舶会遇是海上船舶交通研究的重要方面。传统的船舶会遇研究数据采集花费巨大,而海量、实时的船舶AIS数据则真实记录特定水域的船舶会遇状况。根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,设计了高效的从海量的船舶AIS数据中提取船舶会遇信息算法,并以厦门湾的船舶AIS数据为例,从船舶会遇的空间、时间分布,会遇船舶尺度和态势等多个角度研究分析了厦门湾船舶会遇状况。研究结果可为港航主管部门改善海上通航环境、降低船舶事故提供理论依据。
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关键词
水路运输
船舶会遇
船舶AIS信息
海上交通
通航环境
数据挖掘
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职称材料
2021年世界交通运输大会水运学部会议 基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法
被引量:
3
4
作者
李倍莹
张新宇
+2 位作者
沈忱
姚海元
齐越
《上海海事大学学报》
北大核心
2021年第3期15-22,共8页
针对目前船舶典型轨迹的挖掘多以轨迹段作为基本单元,导致聚类对象较为复杂且聚类参数难以确定的问题,本文提出一种基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法。算法以轨迹点作为聚类对象,分析船舶的航速、航向特征并对轨迹点进...
针对目前船舶典型轨迹的挖掘多以轨迹段作为基本单元,导致聚类对象较为复杂且聚类参数难以确定的问题,本文提出一种基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法。算法以轨迹点作为聚类对象,分析船舶的航速、航向特征并对轨迹点进行压缩;将分段均方根误差引入K中心点聚类算法,实现聚类参数的自适应选择;提取其中的聚类中心点作为轨迹特征点,得到不同类别船舶的典型轨迹。以天津港主航道船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据为例,基于地理信息系统平台ArcGIS实现聚类结果的可视化展示。实验结果表明,运用该算法得到的船舶典型轨迹与实际相符,自适应程度较高。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。
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关键词
海上交通数据挖掘
船舶典型轨迹
K中心点聚类
轨迹特征点
自适应
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职称材料
海上交通流特征分析系统的设计与实现
5
作者
袁福华
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第14期118-120,共3页
海洋运输业在国民经济中占据了重要的地位,港口的吞吐量随着船舶运输而增长,导致海洋交通流特征复杂。本文运用大数据挖掘进行海上交通流特征分析,从系统功能需求和数据库等方面进行系统设计,利用Visual Studio2012进行系统开发实现,利...
海洋运输业在国民经济中占据了重要的地位,港口的吞吐量随着船舶运输而增长,导致海洋交通流特征复杂。本文运用大数据挖掘进行海上交通流特征分析,从系统功能需求和数据库等方面进行系统设计,利用Visual Studio2012进行系统开发实现,利用实测数据进行验证系统的有效性。
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关键词
海上交通流特征
数据库设计
海量数据挖掘
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职称材料
题名
基于数据挖掘的船舶行为研究
被引量:
39
1
作者
朱飞祥
张英俊
高宗江
机构
大连海事大学航海学院
出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2012年第2期50-54,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61073134)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2009QN009)
(2012QN003)
文摘
如何从我国沿海港口海量的船舶自动识别数据中找出海上交通知识,是我国交通海事部门和港口管理部门亟需解决的重要问题。针对海量数据处理的瓶颈及海上交通数据的特点,运用地理网格技术划分港口水域,从而降低船舶航迹数据复杂度,建立船舶行为模型,对每个地理单元格上的船舶行为进行统计分析,进一步运用数据挖掘技术揭示整个海域船舶行为规律。所挖掘的知识可以运用到船舶航行位置预测、船舶异常行为检测及海上交通流模拟等研究领域。该研究方法开拓了海上交通安全的研究思路,为海事部门和港口管理部门的通航环境管理等提供理论依据。
关键词
水路运输
海上交通
船舶行为
数据挖掘
船舶自动识别系统
Keywords
waterway
transportation
marine
traffic
's
ship
behaviors
data mining
automatic
identification
system
分类号
U698 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
基于数据挖掘的海上交通流数据特征分析
被引量:
20
2
作者
郑滨
陈锦标
夏少生
金永兴
机构
上海海事大学商船学院
出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2009年第1期60-63,90,共5页
文摘
将基于数据挖掘的聚类分析和图形化属性分析方法引入海上交通流数据特性分析领域。阐述了数据挖掘的基本思想与方法,并着重介绍了使用开源数据挖掘工具WEKA对某海上航道的交通流数据进行的数据挖掘实验。实验综合使用聚类分析和图形化属性分析两种方法得到该航道的特性信息,其结果证明利用数据挖掘方法可得到有价值的交通特性信息,并能为海上交通的有效管理提供有力的决策依据。
关键词
水路运输
海上交通流
数据挖掘
聚类分析
图形化属性分析
算法
Keywords
waterway
transportation
marine
traffic
flow
data mining
clustering
analysis
graphical
property
analysis
algorithm
分类号
U666.132 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
船舶会遇的时空数据挖掘算法及应用
被引量:
18
3
作者
潘家财
姜青山
邵哲平
机构
厦门大学
福建省仿脑智能系统重点实验室(厦门大学)
集美大学航海学院
出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2010年第4期57-60,64,共5页
基金
国家自然科学资金资助项目(10771176)
福建省自然科学基金计划资助项目(A0640007)
黄慧贞集美大学学科建设基金资助项目(ZC2010012)
文摘
船舶会遇是海上船舶交通研究的重要方面。传统的船舶会遇研究数据采集花费巨大,而海量、实时的船舶AIS数据则真实记录特定水域的船舶会遇状况。根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,设计了高效的从海量的船舶AIS数据中提取船舶会遇信息算法,并以厦门湾的船舶AIS数据为例,从船舶会遇的空间、时间分布,会遇船舶尺度和态势等多个角度研究分析了厦门湾船舶会遇状况。研究结果可为港航主管部门改善海上通航环境、降低船舶事故提供理论依据。
关键词
水路运输
船舶会遇
船舶AIS信息
海上交通
通航环境
数据挖掘
Keywords
waterway
transportation
ship
encounter
ship
AIS
data
marine
traffic
navigable
surroundings
data mining
分类号
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TP391 [交通运输工程—船舶与海洋工程]
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职称材料
题名
2021年世界交通运输大会水运学部会议 基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法
被引量:
3
4
作者
李倍莹
张新宇
沈忱
姚海元
齐越
机构
大连海事大学航海学院
交通运输部规划研究院
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2021年第3期15-22,共8页
基金
国家自然科学基金(51779028)。
文摘
针对目前船舶典型轨迹的挖掘多以轨迹段作为基本单元,导致聚类对象较为复杂且聚类参数难以确定的问题,本文提出一种基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法。算法以轨迹点作为聚类对象,分析船舶的航速、航向特征并对轨迹点进行压缩;将分段均方根误差引入K中心点聚类算法,实现聚类参数的自适应选择;提取其中的聚类中心点作为轨迹特征点,得到不同类别船舶的典型轨迹。以天津港主航道船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据为例,基于地理信息系统平台ArcGIS实现聚类结果的可视化展示。实验结果表明,运用该算法得到的船舶典型轨迹与实际相符,自适应程度较高。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。
关键词
海上交通数据挖掘
船舶典型轨迹
K中心点聚类
轨迹特征点
自适应
Keywords
marine
traffic
data mining
ship
typical
trajectory
K-medoids
clustering
trajectory
feature
point
self-adaption
分类号
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
海上交通流特征分析系统的设计与实现
5
作者
袁福华
机构
呼伦贝尔职业技术学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第14期118-120,共3页
文摘
海洋运输业在国民经济中占据了重要的地位,港口的吞吐量随着船舶运输而增长,导致海洋交通流特征复杂。本文运用大数据挖掘进行海上交通流特征分析,从系统功能需求和数据库等方面进行系统设计,利用Visual Studio2012进行系统开发实现,利用实测数据进行验证系统的有效性。
关键词
海上交通流特征
数据库设计
海量数据挖掘
Keywords
marine
traffic
flow
characteristics
data
base
design
massive
data mining
分类号
U692 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据挖掘的船舶行为研究
朱飞祥
张英俊
高宗江
《中国航海》
CSCD
北大核心
2012
39
下载PDF
职称材料
2
基于数据挖掘的海上交通流数据特征分析
郑滨
陈锦标
夏少生
金永兴
《中国航海》
CSCD
北大核心
2009
20
下载PDF
职称材料
3
船舶会遇的时空数据挖掘算法及应用
潘家财
姜青山
邵哲平
《中国航海》
CSCD
北大核心
2010
18
下载PDF
职称材料
4
2021年世界交通运输大会水运学部会议 基于改进K中心点聚类的船舶典型轨迹自适应挖掘算法
李倍莹
张新宇
沈忱
姚海元
齐越
《上海海事大学学报》
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
5
海上交通流特征分析系统的设计与实现
袁福华
《舰船科学技术》
北大核心
2016
0
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职称材料
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