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内河环境下异常AIS数据的修复研究
| 论文题名： | 内河环境下异常AIS数据的修复研究 |
| 关键词： | 船舶自动定位系统;异常数据;修复模型;交通流信息 |
| 摘要： | 数字航道和智能航道是内河航道发展的目标，完备的内河交通流信息是实现内河航道发展目标的重要支撑。如何获得完备的交通流信息日益受到各界的重视，船舶自动定位系统（Automatic Identification System,简称AIS）是内河目前获得实时船舶动态信息的主要方式。由于内河航道呈带状分布，所处地形复杂，AIS系统采用甚高频的传输方式，因此内河环境下AIS系统的性能有明显下降。从大量接收的AIS原始数据来看，AIS的动态信息会出现异常数据。异常数据的存在严重影响了内河交通流信息的完备性。 为了更好地保障AIS信息的完备性，研究以长江航道武汉段的原始AIS数据为对象，对内河环境下异常AIS数据的修复方法进行了研究和探索。在分析不同类别的异常AIS数据特点基础上，提出了针对不同异常AIS数据的修复模型，并利用“长航集运0316船舶”的AIS数据进行了修复验证。具体的研究内容如下： （1）分析AIS异常数据的特点并对异常数据进行分类。分别从数据的正确性、数据丢失时间、AIS船台类型三个方面进行分析，明确在界定不同类别异常AIS数据时的主要影响因素，并得到不同类别异常数据特征的量化数据。 （2）异常AIS数据的修复模型研究。根据不同类别异常AIS数据的特点，研究适宜的修复方法。在此基础之上，确定不同类别异常AIS数据的修复模型与修复流程。 （3）修复模型的验证及性能分析。为了验证修复模型的可行性，对实际AIS数据中的异常数据进行修复，进一步地分析出修复模型的性能。 本文研究的内河环境下异常AIS数据的修复方法对于保障AIS数据质量，构建内河完备的交通流数据具有重要意义，能应用于船舶交通流调查、数字航道和智能航道建设以及航道通过能力研究等。 |
| 作者： | 石磊 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 初秀民 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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