【摘 要】
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受长江干线上游控制河段航道通行条件影响,船舶在通过控制河段时必须根据通行指挥系统发送的信号,单向、有序通过。船舶通行指挥系统根据船舶的实时AIS（Automatic identification System,船舶自动识别系统）数据获得船舶动态信息,依照控制河段的通行规则进行指挥决策。然而现有指挥系统仅考虑了船舶进入控制河段前的动态,并没有考虑船舶被允许进入控制河段后的动态和行为对后续船舶通行指挥
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受长江干线上游控制河段航道通行条件影响,船舶在通过控制河段时必须根据通行指挥系统发送的信号,单向、有序通过。船舶通行指挥系统根据船舶的实时AIS（Automatic identification System,船舶自动识别系统）数据获得船舶动态信息,依照控制河段的通行规则进行指挥决策。然而现有指挥系统仅考虑了船舶进入控制河段前的动态,并没有考虑船舶被允许进入控制河段后的动态和行为对后续船舶通行指挥的影响,致使现有的通行指挥系统仍呈现“开环”指挥状态,下水船舶被迫调头等待通行状况时有发生,通行安全保障和通行效率提升亟待解决。论文针对该问题,以长江航道神背嘴控制河段为研究背景,以船舶历史AIS数据为基础,基于产生式规则和大数据分析等方法对船舶通过控制河段时的行为模式进行分析和识别,构建船舶数据画像反映其可能的行为,为通行指挥系统实现对船舶的“闭环”指挥提供信息支撑,提升现有指挥系统的决策能力。论文主要研究内容如下:（1）对控制河段通行情况和指挥过程进行分析,归纳总结了船舶通过控制河段时的主要行为模式及其对通行指挥系统的影响,对船舶行为进行了标签化描述并对船舶画像进行了定义;（2）对通行于神背嘴控制河段船舶AIS数据进行预处理,通过异常值剔除和基于埃尔米特插值法的缺失数据修复等方法提高数据质量;分别基于AIS轨迹点、AIS轨迹段以及DBSCAN聚类算法等对不同行为模式的AIS数据时空特征进行分析,构建AIS数据与船舶行为模式之间的关系。（3）基于实时AIS数据,提出了基于产生式规则推理方法的上下水停靠和顶推行为实时判断方法,以及基于SVM的航行轨迹预测算法对船舶副漕航行行为进行判别。进一步,基于船舶历史AIS数据和通行指挥记录挖掘船舶行为模式和规律,构建船舶的上下水历史行为标签。基于上述船舶实时行为和历史行为标签,从而完成船舶数据画像构建。（4）运用Python语言完成上述行为判别算法的开发,并将其部署应用,可为通行指挥系统提供船舶进入控制河段后的可靠信息支撑。
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