原文传递
基于AIS数据挖掘的船舶领域模型研究
| 论文题名： | 基于AIS数据挖掘的船舶领域模型研究 |
| 关键词： | 船舶领域;数据挖掘;船舶位置;智能避碰 |
| 摘要： | 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SQL2012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，另外一个为油船，其船舶领域相差不大;船舶长度和船舶航速对船舶领域大小有影响，船舶领域的大小随着船长、航速的增加而增加;船舶领域的长度与船长的比值并不是一个定值，而是随着船长、航速的增加而递减，航速越大，递减的幅度也越大。 本文以船舶AIS信息为基础数据，建立了受限水域的船舶领域模型，为海上交通工程中船舶危险度评价和船舶智能避碰系统建设等提供理论依据。 |
| 作者： | 周田瑞 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 邵哲平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 集美大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
