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1.
为能更有效地提供有价值的航运情报, 借鉴网络分析法相关原理，挖掘船舶AIS数据，获取港口之间的竞争度.该法通过船舶数据模型、港口数据模型、船舶抵达港口事件模型、船舶挂靠港记录、港口之间运力、港口网络等建立港口间竞争度模型. 选取2014年4—8月中国沿海船舶AIS数据和17个主要港口数据，利用模型计算出对上海港竞争度排名前三的港口依次是宁波港、张家港港和南通港. 相似文献
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为解决船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据挖掘不够充分,对航路辨识分析不够全面等问题,提出一种基于改进谱聚类算法的数据挖掘方式。利用Sliding Window算法对船舶轨迹AIS数据进行压缩,减少数据冗余提高聚类效率。改进亲和距离函数,提出新的亲和矩阵的标准,提高聚类的稳定性,进一步对数据去噪,减少噪声敏感。通过优化初始中心对k均值算法进行改进,优化全局搜索能力,缓解初始值的选取对聚类效果的影响。以天津港AIS数据为样本进行算法验证。结果表明,该聚类算法能准确提取和划分某水域船舶主要航迹段,算法消耗系统资源少,计算速度快。改进后的算法可为航路辨识、分道通航制定等提供理论支持。 相似文献
3.
基于AIS数据的船舶运动模式识别与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
船舶运动模式的提取是轨迹数据分析的重要任务，它可以为船舶异常行为的检测提供参考依据，同时也可以作为航路规划和定线制设计的技术指标.针对现存的聚类算法大多为了追求效率而忽略了运动轨迹特征的问题，对聚类算法中的轨迹结构距离进行改进，将其作为轨迹相似度的评价标准.采用无监督DBSCAN聚类算法实现船舶运动模式的提取.利用琼州海峡船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据，对该水域的船舶运动模式进行提取，获得行驶于该水域的船舶运动轨迹分布以及各类轨迹中转向区域的分布，其中船舶运动轨迹包括从琼州海峡东峡口向西航行的船舶轨迹，从琼州海峡西峡口向东航行的船舶轨迹，从秀英港前往海安港的船舶轨迹，从海安港前往秀英港的船舶轨迹和从琼州海峡东峡口前往海口港的船舶轨迹.将最终的聚类结果应用于电子海图显示与信息系统（Electronic Chart Display and Information System, ECDIS）上，实现了对船舶的动态监控仿真. 相似文献
4.
针对在设计船舶进离港行为捕获算法时存在港口范围难定义、AIS数据的经纬度误差造成船舶频繁进出港区边界等问题,将全球AIS数据与港口数据相结合,设计船舶进离港行为捕获算法。根据船舶速度、位置、运动特性等信息,实现对船舶进离港、停泊等行为的判断。利用纬度分桶法、网格法和Kd树法实现基于船舶位置的港口匹配。实际数据测试表明,网格法的港口匹配时效性最好,每秒可处理约16万条AIS数据。随机选取30艘船对算法进行验证,结果表明船舶轨迹与捕获到的船舶进离港事件相符。 相似文献
5.
针对当前船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据存在大量错误和缺失的问题,通过匹配AIS数据丢失时间制定完备AIS数据库,采用改进的Hausdorff距离公式融合轨迹空间相似度与船舶航行速度相似度,采用相似轨迹作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法的输入样本,通过数据训练得到的回归模型对AIS数据进行修复。采用实际数据进行验证。结果显示,本文提出的基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的LSSVM算法能够准确还原AIS数据。结果可以提高AIS数据的连续性和完整性。 相似文献
6.
为解决内河航道中具有不同运动模式的船舶轨迹识别问题,提出一种基于宽度学习系统(broad learning system, BLS)的船舶轨迹分类算法。对通航区域进行划分并制定轨迹筛选规则以构建标签矩阵。利用分段三次Hermite插值法分别从轨迹点记录时间上等时距和轨迹点空间分布上等间距两个角度,从原轨迹数据中进行特征点坐标的提取以构建轨迹特征矩阵。将标签矩阵和轨迹特征矩阵代入BLS以实现分类算法的训练与测试。以京杭运河淮安段交叉航道AIS数据为实例,进行轨迹分类实验。结果表明,基于BLS的船舶轨迹分类算法在分类精度和训练耗时上均优于基于反向传播神经网络和支持向量机的轨迹分类算法。 相似文献
7.
为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
8.
为研究在能见度不良情况下受限水域内的常见船型的船舶领域，对船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）数据进行分析建立船舶领域.该方法借助可视化技术和网格技术，结合研究水域能见度信息，分析南槽水道内符合要求的2 000万个左右AIS数据，还原航迹分布图约50 000张，获得在受限水域内能见度不良情况下船长80~100 m的船舶领域模型.客观精确的船舶领域模型能够提升能见度不良天气下交通流的预测精确度，同时丰富基于智能技术研究的船舶领域模型库. 相似文献
9.
为提升船舶能耗和排放估测的准确性和灵活性,提出面向船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)大数据的完全自下而上的船舶能耗和排放估测新方法。该方法视船舶为一种基于船舶航迹的线排放源,在构建船舶网格化轨迹模型的基础上,考虑每个网格航段的持续时间和发动机负载,实现船舶能耗和排放的精细化建模,统一船舶排放总量和空间分布计算。实船应用表明,该方法可提供更加准确的船舶能耗估计,并可灵活计算各种航行状态、船队规模和时空尺度的能耗和排放清单。 相似文献
10.
为采取有效决策行为降低船舶靠泊作业风险,分析船舶靠泊作业流程,结合专家的知识对任务节点进行筛选,得到船舶靠泊作业过程图。通过对因素间可靠度进行检验,构建贝叶斯网络结构,建立船舶靠泊作业风险决策模型。结合油船靠泊作业相关数据,获取各节点条件概率,将贝叶斯推理、决策等分析方法应用到模型中,得出一定风险状态下的风险决策结论。将潮流分为6个时段,根据每个时段的证据推理结果,识别出各时段船舶靠泊作业中的关键环节,为相关部门提供参考。 相似文献
11.
基于AIS信息的船舶进出港航速控制模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为提升近港航道效率及船舶安全,从船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)集合的大量的海上交通特征信息中获取能够反映船舶进出港规律的、有效的、潜在的信息,建立船舶进出港航速控制模型.根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,将实时采集的港口水域的AIS信息存放在数据库中,再通过ETL(Extract Transform Load)进行处理.该数据库具备统计分析船舶进出港各阶段航速分布的功能.以厦门嵩屿港集装箱码头为例,构建相应的数据库,对12万吨级集装箱船舶进出港的航速进行统计,获得此类船舶在进出港过程中的航速分布规律,并根据航速的概率分布特点给出建议航速,为船舶自动进出港、引航员引导船舶及港口主管部门更好地监管通航环境提供理论依据. 相似文献
12.
为满足西非—中国航线的原油远洋运输方案的时效性要求,以油船运费、滞期费和靠港费之和最低为目标函数,以供需平衡、港口水深和装卸时间为约束条件,求解一个包含船型组合、装/卸港航线组合、油种替换、批次拆分等多决策变量的大规模NP(Non-deterministic Polynomial)难问题.采用差分进化算法进行求解.为提高求解速度,采用双染色体编码、基因组压缩编码、船型与拼装变量隐式联锁、配送油种比对解码等方法,进行供需平衡约束,降低问题规模,并缩减问题的"劣质解空间",提高差分进化算法的搜索时效.利用提出的算法对中国石化某月度西非—中国航线实际原油远洋运输方案进行优化,得到优化方案平均用时约5 min,可节约运费50余万美元. 相似文献
13.
为进一步提高船舶航行动态预测的精度,提出将长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络应用到船舶航行动态预测。将船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据转化为航行动态时间序列数据用于LSTM网络的训练和测试。将预测结果与传统的航迹推算法、BP(back propagation)神经网络法等的预测结果进行对比,结果证明:基于LSTM网络的船舶航行动态预测模型具有精度高、鲁棒性强、通用性好等特点。预测结果可以为船舶交通管理中心(vessel traffic services,VTS)的监管提供参考,在预警船舶碰撞、搁浅等事故方面具有较高的实际应用价值。 相似文献
14.
为提高船舶进出交通流密集区域的安全性、解决数据挖掘不充分的问题,基于AIS数据,将多种算法相结合,提出一种多元化的船舶交通流框架提取方法。利用Douglas-Peucker压缩算法和航迹交会算法分别提取交通流中的船舶转向点和航迹交会点。利用密度聚类算法对包括船位点在内的3种特征点进行数据挖掘,提取出更有代表性的特征点。将3种特征点进行加权融合,得到新的多元特征点,以点的大小表示其重要程度,最终生成某水域的船舶交通流框架。实验结果表明,通过以上方法能够获得老铁山水道附近水域船舶交通流框架。该框架融合了多种航迹特征点,能够显示附近水域的重要航迹分布,充分体现船舶交通流的总体态势和密集区域;该框架从统计学角度凝结了该水域船舶行驶的习惯航线,这些航线具有较好的适航度,既可用于航路规划,还能为海事部门选取推荐航道提供参考。 相似文献
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为更加准确地评价港口竞争力,把握港口在集装箱运输体系中的等级地位,利用改进的航线竞争力指数模型对中国沿海22个集装箱港口2005—2012年的航线竞争力指数进行测度.通过分析发现,中国沿海集装箱港口的航线竞争力指数持续上升,说明中国沿海集装箱港口的航线数量、航班密度以及通达性都得到了良好的发展.中国沿海集装箱港口已经形成特有的等级体系,第1等级为通达性高、各航线发展均衡的枢纽港,第2等级为通达性较高、各航线发展不均衡的支线港,第3等级为通达性低、国内航线发展较快的喂给港. 相似文献