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互联网+船舶交通管理系统应用构想
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作者 李永攀 《中国海事》 2017年第3期51-52,共2页
在当前互联网+应用发展迅速的情况下,提出一种互联网+船舶交通管理系统的应用构想,设计系统架构,介绍主要功能,开展技术可行性分析。该系统可辅助开展船舶交通信息服务,节省甚高频信道资源,减轻值班人员工作负担,有一定研发建设价值。
关键词 互联网+ 船舶交通管理系统 信息服务
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基于AIS数据约束聚类的海上交通特征分析 被引量:9
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作者 李永攀 刘正江 +1 位作者 蔡垚 郑中义 《船海工程》 北大核心 2018年第1期176-179,184,共5页
为识别船舶交通流,分析海上交通特征,根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,考虑AIS数据点的多种属性约束,改进一种基于密度的聚类算法,从大量AIS数据中解析不同类型的船舶交通流,计算平均航向和航速,并选取浙沪交界复杂水域进行实例验... 为识别船舶交通流,分析海上交通特征,根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,考虑AIS数据点的多种属性约束,改进一种基于密度的聚类算法,从大量AIS数据中解析不同类型的船舶交通流,计算平均航向和航速,并选取浙沪交界复杂水域进行实例验证。聚类结果与实际相符,证实了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 DBSCAN算法 船舶自动识别系统 聚类分析 海上交通特征
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基于时空密度的船载AIS数据聚类分析方法研究 被引量:16
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作者 李永攀 刘正江 郑中义 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第10期117-122,共6页
船载AIS数据包含位置、时间和其他属性,属于典型的时空数据,对其开展时空聚类分析有助于挖掘海上交通特征。结合AIS数据的具体特征,提出时间切片化方法,有效约简AIS数据并处理报告间隔不等的问题。在DBSCAN算法基础上综合考虑时间和空... 船载AIS数据包含位置、时间和其他属性,属于典型的时空数据,对其开展时空聚类分析有助于挖掘海上交通特征。结合AIS数据的具体特征,提出时间切片化方法,有效约简AIS数据并处理报告间隔不等的问题。在DBSCAN算法基础上综合考虑时间和空间要素,提出船载AIS数据时空聚类算法,并对实际数据开展分析。该方法能更好顾及船舶交通流的时空耦合特征,识别隐含的时空模式,为主管机关开展船舶交通管理、优化通航秩序、保障航行安全等提供一种新途径。 展开更多
关键词 交通运输工程 时空密度 聚类分析 DBSCAN算法 船载AIS
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