【摘 要】
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随着海洋信息技术的发展与大数据分析时代的来临,以及基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）和历史轨迹数据库系统的形成,大量的AIS船舶历史轨迹为探索海洋智能监管算法提供了重要的数据支撑,识别船舶运动模式以提高海事部门的监管效率[1]。然而,船舶自动识别定位系统无法实时发现船舶导航特征、基于传统聚类算法无法解决海量轨迹数据聚类的缺点。在这样的背景
【基金项目】
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科研单位委托项目大数据支持下的中国周边海域推荐航路挖掘技术研究,（项目编号:DJYKYCG2020-073）；
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随着海洋信息技术的发展与大数据分析时代的来临,以及基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）和历史轨迹数据库系统的形成,大量的AIS船舶历史轨迹为探索海洋智能监管算法提供了重要的数据支撑,识别船舶运动模式以提高海事部门的监管效率[1]。然而,船舶自动识别定位系统无法实时发现船舶导航特征、基于传统聚类算法无法解决海量轨迹数据聚类的缺点。在这样的背景下,本文提出了一种基于AGA-Tra Clus的轨迹聚类算法,结合用于大规模数据聚类分析的Storm分布式实时计算平台,设计并实现了基于AGA-Tra Clus的船舶轨迹实时聚类分析系统。首先为解决聚类算法中存在参数选取敏感的问题,本文结合自适应遗传寻优算法提出了基于AGA-Tra Clus的轨迹聚类算法。进一步论述了这种方法的优点、基本原理、实施过程等。该算法可以自适应参数选取,从而达到减少工作量,更好地实现聚类效果的目的。接着对比分析了分布式云计算平台的优劣,选择了Storm这个大数据分析实时处理框架,并结合了Kafka消息队列,搭建了强大的聚类环境,有效避免了数据过高并发导致的系统崩溃,实现了大数据的逐条读取。通过比较Java单机环境与Storm集群的数据延迟以及吞吐能力、内存使用状况等方面,证实了Storm集群运行状况良好,可以实时高效地处理大数据流[2]。最后结合算法与框架平台及Web端,开发设计并实现了一个船舶轨迹聚类分析系统。并以渤海海域一个月货船AIS数据为实例进行实验,实验结果表明,此系统能够实现对船舶轨迹数据聚类分析的实时、高效处理,聚类结果良好且符合实际,对未来海上交通规划、海事监管工作有一定的研究意义。
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