近年來,針對船舶航跡擬合的研究日益增加。但原有船舶航跡擬合方法在使用中,常出現(xiàn)擬合結(jié)果與實際航跡相差較大的問題。因而采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)展開優(yōu)化,設(shè)計基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的船舶航跡擬合方法。在船舶中引用AIS系統(tǒng),獲取船舶行駛數(shù)據(jù)。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的模式挖掘算法對采集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。使用上述處理后的數(shù)據(jù),構(gòu)建船舶航跡擬合模型。至此,基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的船舶航跡擬合方法設(shè)計完成。構(gòu)建實例測試分析環(huán)節(jié),將此方法擬合結(jié)果與原有方法擬合結(jié)果和實際航跡進行對比,獲取航跡相似度。通過對比可知,此方法相似度高于原有方法。由此可知,基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的船舶航跡擬合方法擬合效果更佳。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

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基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的船舶航跡擬合方法Fig.1ShiptrackfittingmethodbasedonDataMiningTechnology

蟮玫降暮郊Ｐ畔⑽??航線為曲線的形式，設(shè)定其關(guān)鍵點為，則其軌表1數(shù)據(jù)采集內(nèi)容Tab.1Datacollectioncontent固態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)航程數(shù)據(jù)MMSI船位載重單位IMOUTC貨物類型船名COG目的地船只類型SOG航線特征信號接收狀態(tài)航行狀態(tài)表2模式挖掘技術(shù)對比Tab.2Comparisonofpatternminingtechnologies類型是否造成信息破損挖掘強度CoFPs否較強CFPs否一般MFPs是較弱TKFPs是較弱圖1基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的船舶航跡擬合方法Fig.1ShiptrackfittingmethodbasedonDataMiningTechnology圖2船舶航跡數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)Fig.2Dataacquisitionsystemofshiptrack第42卷劉萍：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在船舶航跡擬合中的應(yīng)用·17·

J].信息與電腦(理論版),2018(24):66–68.[3]劉著.大數(shù)據(jù)挖掘在工程項目管理中的應(yīng)用探究[J].工程技術(shù)研究,2019,4(19):162–163.[4]表3測試樣本Tab.3Testsamples樣本特征編號樣本內(nèi)容設(shè)定1航運點跡5002行駛范圍2000m×2000m3允許誤差5%4實驗次數(shù)10表4測試結(jié)果Tab.4Testresults測試次數(shù)原有方法相似度/%文中設(shè)計方法相似度/%195.2098.57294.5898.15396.7198.64496.6099.10597.7099.25696.5499.64796.7898.00896.7098.50997.2598.801096.3198.78圖3測試平臺Fig.3Testplatform·18·艦船科學(xué)技術(shù)第42卷

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3398888