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互联网+船舶交通管理系统应用构想
1
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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职称材料
基于AIS数据约束聚类的海上交通特征分析
被引量:
9
2
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。
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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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职称材料
基于时空密度的船载AIS数据聚类分析方法研究
被引量:
16
3
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。
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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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职称材料
题名
互联网+船舶交通管理系统应用构想
1
作者
李永攀
机构
舟山海事局船舶交通管理中心
出处
《中国海事》
2017年第3期51-52,共2页
文摘
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
Keywords
Intemet+
ship traffic control system
information service
分类号
U692-39 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
基于AIS数据约束聚类的海上交通特征分析
被引量:
9
2
作者
李永攀
刘正江
蔡垚
郑中义
机构
大连
海事
大学航海学院
舟山海事局船舶交通管理中心
交通
运输部政策研究室
出处
《船海工程》
北大核心
2018年第1期176-179,184,共5页
基金
国家自然科学基金(51309041)
文摘
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。
关键词
DBSCAN算法
船舶自动识别系统
聚类分析
海上交通特征
Keywords
DBSCAN algorism
AIS
clustering analysis
marine traffic characteristics
分类号
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于时空密度的船载AIS数据聚类分析方法研究
被引量:
16
3
作者
李永攀
刘正江
郑中义
机构
大连
海事
大学航海学院
舟山海事局船舶交通管理中心
出处
《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
文摘
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。
关键词
交通运输工程
时空密度
聚类分析
DBSCAN算法
船载AIS
Keywords
traffic and transportation engineering
spatio-temporal density
clustering analysis
DBSCAN algorithm
shipborne AIS
分类号
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
互联网+船舶交通管理系统应用构想
李永攀
《中国海事》
2017
0
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职称材料
2
基于AIS数据约束聚类的海上交通特征分析
李永攀
刘正江
蔡垚
郑中义
《船海工程》
北大核心
2018
9
下载PDF
职称材料
3
基于时空密度的船载AIS数据聚类分析方法研究
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
16
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职称材料
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