【摘 要】
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海上运输是世界范围内各国进行货物贸易的重要运输方式之一。为了提高航行的效率和安全性,国际海事组织大力建设了船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）,在海区重点水域及能源大港进行信号覆盖,实现了船舶实时监测。通过集成AIS的船舶定位追踪信息来加强船队管理,降低了航运的运营管理成本,有效提升管理效率和服务水平,使得航运管理走向了大数据时代。如何处理海量
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海上运输是世界范围内各国进行货物贸易的重要运输方式之一。为了提高航行的效率和安全性,国际海事组织大力建设了船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）,在海区重点水域及能源大港进行信号覆盖,实现了船舶实时监测。通过集成AIS的船舶定位追踪信息来加强船队管理,降低了航运的运营管理成本,有效提升管理效率和服务水平,使得航运管理走向了大数据时代。如何处理海量、动态变化的AIS数据,并从中挖掘出感兴趣的信息,用以支持海上运输管理,已经成为当前亟待解决的问题。研究通过梳理总结船舶活动分析相关理论,对AIS数据进行预处理,实现船舶活动轨迹分析并识别港口空间功能,进而对船舶活动进行分析。论文的主要内容如下:（1）设计了AIS数据预处理框架。原始AIS数据中包含了错误、重复的数据,因此,研究首先对AIS数据的属性项进行分析以了解数据特点;然后对数据进行清洗,并采用改进的滑动窗口算法对船舶轨迹数据进行压缩,加快压缩速率的同时顾及了轨迹的时空特征;最后,并根据不同的需求进行数据存储。（2）提出了一种顾及时空特征的船舶轨迹形状特征提取方法。船舶在不同的状态中（航行或停泊）会产生形状各异的轨迹。针对当前轨迹形状特征没有考虑到轨迹方向的问题,提出了一种改进的轨迹形状特征提取方法,基于Sevcik分形维数,顾及轨迹的时空特征,分别提取经纬度方向的轨迹形状特征,为轨迹分析提供了支持,从而实现基于形状的船舶轨迹聚类和分类分析。（3）提出了一种基于船舶活动的港口空间功能识别方法。该方法首先根据船舶活动的空间聚集特征,采用DBSCAN算法对船舶轨迹点进行聚类,运用缓冲区分析挖掘港口中船舶活动高频区域,即为港口中的港口空间范围。然后以船舶活动为统计单位,统计区域内的各类船舶活动情况,采用TF-IDF算法和信息熵识别港区功能及重要性。最后实验识别了泉州港和高雄港的空间功能,对本文方法的有效性进行验证。（4）设计了顾及上下文知识的船舶活动的语义网模型。船舶在港口间的活动能够反映两个港口间的航运情况,但是先前的研究忽略了船舶活动上下文知识。研究首先采用基于谱聚类的轨迹聚类算法挖掘船舶活动轨迹模式,分析船舶活动要素,把船舶活动轨迹模式、港区和船舶抽象为实体,设计了船舶活动的语义网模型。该方法将船舶活动要素抽象为节点,表示船舶活动情况。然后根据船舶活动语义网进行可视需求分析,选取合适的可视化方法对船舶活动进行表示,设计交互方式,实现原型系统,以验证船舶活动语义网模型的有效性。
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