本文關鍵詞：基于AIS數據挖掘的區(qū)域船舶到達模型研究

  更多相關文章： 船舶到達規(guī)律 船舶間時距分布規(guī)律 AIS信息 數據挖掘 跨立試驗 分布

【摘要】：海上交通仿真系統(tǒng)是一個復雜的大系統(tǒng)，，其中船舶到達模型是交通仿真系統(tǒng)的重要組成部分。根據交通流理論，船舶到達模型可以用船舶到達規(guī)律和船舶間時距分布規(guī)律來描述。為獲取區(qū)域船舶到達模型特征參數，需要進行海上交通調查來獲取數據信息，由于傳統(tǒng)的海上交通調查方法耗時、費力，不便于研究。在信息時代，隨著AIS設備的廣泛使用，AIS數據蘊含著豐富的船舶信息，有助于海上交通調查獲取數據信息。本文利用海量的船舶AIS數據，根據數據挖掘技術和數理統(tǒng)計原理，構建區(qū)域船舶到達數學模型，并進行實際AIS數據驗證。主要工作如下： 1）利用OLAP技術，獲取海上交通的數字特征。通過歷史的AIS信息數據庫和數據倉庫，構建基于AIS信息的海上交通流聯(lián)機分析處理系統(tǒng)（以下簡稱OLAP），得到船舶到達規(guī)律的數字特征。 2）建立船舶間時距分布模型，并設計高效的挖掘算法加以實現(xiàn)。在研究過程中，根據船舶AIS信息的動態(tài)、靜態(tài)數據及AIS信息的播發(fā)特性，分別利用船舶通過門限的時間修正模型和平面幾何的跨立試驗求出船舶通過某一門限的時間，并比較其結果的優(yōu)劣，最終確定用基于跨立試驗的船舶間時距算法求取。 3）根據海上交通工程理論，建立適合港口區(qū)域的船舶到達模型，并用AIS數據加以驗證。以廈門港、青島港、連云港港口等港口及進長江航道為例，通過歷史AIS數據，求得區(qū)域船舶到達模型的特征參數，并根據港口的航道特點，分析各區(qū)域船舶到達模型之間存在的共性和個性，得到更為有用的信息。 研究表明各港口的船舶到達模型，其船舶到達規(guī)律大致服從參數不同的負二項分布、泊松分布及二項分布，而船舶間時距近似的服從參數不同的分布，而相對于常用的分布模型更符合實際。本文對船舶到達模型的研究成果可為港口和航道主管部門改善海上通航環(huán)境、降低船舶事故、提高交通組織的效率等提供理論依據與支持，為下一步的研究奠定較為精細的模型基礎。
【關鍵詞】：船舶到達規(guī)律 船舶間時距分布規(guī)律 AIS信息 數據挖掘 跨立試驗 分布
【學位授予單位】：集美大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U675.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 主要符號表10-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 選題的研究目的和意義11
• 1.2 研究背景11-16
• 1.2.1 AIS 的應用研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 數據挖掘技術在海上交通領域的研究14-15
• 1.2.3 船舶到達規(guī)律模型的國內外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文主要研究內容及創(chuàng)新點16-17
• 1.4 本章小結17-18
• 第2章 AIS 數據采集、存儲、分析與挖掘的基礎理論18-26
• 2.1 數據倉庫和數據挖掘技術18-19
• 2.1.1 數據倉庫的基本概述18
• 2.1.2 OLAP 的基本概述18-19
• 2.1.3 數據挖掘的基本概述19
• 2.2 基于 ECDIS 和 AIS 的船舶綜合信息服務系統(tǒng)19-23
• 2.3 海上交通流理論基本概述23-25
• 2.3.1 海上交通調查概述23-24
• 2.3.2 海上交通實況24-25
• 2.4 本章小結25-26
• 第3章 區(qū)域船舶到達規(guī)律挖掘算法26-34
• 3.1 船舶到達規(guī)律26-29
• 3.1.1 船舶交通量26
• 3.1.2 船舶分布26
• 3.1.3 交通量的概率分布數學模型26-29
• 3.2 基于 AIS 數據的海上交通流 OLAP 系統(tǒng)開發(fā)29-33
• 3.2.1 海上交通流 OLAP 系統(tǒng)開發(fā)的背景和意義29-30
• 3.2.2 海上交通流 OLAP 系統(tǒng)開發(fā)的技術路線30-32
• 3.2.3 OLAP 實例32-33
• 3.3 本章小結33-34
• 第4章 區(qū)域船舶間時距挖掘算法34-47
• 4.1 船舶間時距34-39
• 4.1.1 船舶間時距的概念34
• 4.1.2 船舶間時距分布模型簡介34-36
• 4.1.3 船舶間時距擬合方法36-39
• 4.1.4 船舶間時距分布模型檢驗39
• 4.2 基于時間修正模型的船舶間時距算法39-42
• 4.2.1 基于 TCM 的關鍵技術39-41
• 4.2.2 基于 TCM 算法的設計與步驟41-42
• 4.3 基于跨立試驗的船舶間時距算法42-44
• 4.3.1 基于 ST 的關鍵技術42-43
• 4.3.2 基于 ST 算法的設計與步驟43-44
• 4.4 兩種船舶間時距算法的比較分析44-46
• 4.4.1 時間復雜度44-45
• 4.4.2 數據比對45-46
• 4.4.3 兩種算法的結果分析46
• 4.5 本章小結46-47
• 第5章 區(qū)域船舶到達模型實例47-60
• 5.1 廈門港主航道的區(qū)域船舶到達模型研究47-52
• 5.1.1 廈門港觀測區(qū)域和觀測門限的確定47
• 5.1.2 廈門港主航道船舶到達規(guī)律數學模型47-49
• 5.1.3 廈門港主航道船舶間時距分布數學模型49-52
• 5.2 青島港的區(qū)域船舶到達模型研究52-54
• 5.2.1 青島港觀測區(qū)域和觀測門限的確定52
• 5.2.2 青島港船舶到達規(guī)律數學模型52-53
• 5.2.3 青島港船舶間時距分布數學模型53-54
• 5.3 連云港的區(qū)域船舶到達模型研究54-56
• 5.3.1 連云港航道概況54
• 5.3.2 連云港船舶到達規(guī)律數學模型54-55
• 5.3.3 連云港船舶間時距分布數學模型55-56
• 5.4 長江口主航道的區(qū)域船舶到達模型研究56-57
• 5.4.1 長江口主航道概況56
• 5.4.2 長江口主航道船舶到達規(guī)律數學模型56-57
• 5.4.3 長江口主航道船舶間時距分布數學模型57
• 5.5 本章小結57-60
• 第6章 結論與展望60-62
• 6.1 結論60
• 6.2 展望60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻63-66
• 附錄66-82
• 在學期間發(fā)表的學術論文82

【參考文獻】

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本文編號：602033