基于AIS数据的船舶航迹规划研究任务书

2020-04-28 20:18:51

1. 毕业设计（论文）主要内容：

水上交通运输的快速发展，使得船舶数据呈现爆炸式增长，特别是ais数据。

这些海量的ais数据蕴含有丰富的物流、航运、海上交通等有用知识。

以ais数据的船舶轨迹为研究对象，以数据挖掘和聚类分析等先进技术为方法，挖掘热点航迹，解决航线规划中的相关问题，从而降低航线设计时的人为错误，并为航路规划提供辅助决策提髙监管效率，优化船舶通航。

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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、通过对AIS系统的了解，熟悉AIS数据的内容、结构、分类以及AIS数据解码；通过异常数据剔除、插值、筛选等方法等AIS数据进行预处理；分析船舶轨迹分布规律，通过DBSCAN算法对船舶航向和航速变化的特征点进行聚类分析，采用热点航迹段和航线挖掘方法，挖掘船舶热点航迹。

2．阅读、整理涉及的内容，完成相关领域20000个印刷符号的外语翻译；
3．列出论文提纲，并列出各部分的主要内容；
4．撰写论文初稿；
5．再次收集资料，按导师要求修改、充实论文内容；
6．完成论文撰写。其中中文摘要一般为300字左右，关键词3～5个，论文字数不少于12000字，参考文献不少于15篇，其中近五年的外文文献不少于3篇；
7．准备论文答辩。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1．2月20日-3月15日，查阅相关文献资料，并联系导师，编写开题报告，确定毕业论文的大体内容框架和研究方向。

2．3月16日-4月15日，根据导师意见进一步修正和确定论文方向和具体内容。

另外，完成20000个字符的英文文献翻译。

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4. 主要参考文献

[1]肖潇. 基于AIS信息的船舶轨迹聚类模型研究[D].集美大学,2015.
[2]赵学俊,董晓永,赵丽宁. AIS与船舶航行安全[J]. 世界海运,2003,(02):24-26.
[3]Meng X, Guo X, Gong M J, et al. Performance detection of AIS signals based on decode position[J]
China Measurement amp; Test, 2014.
[4]Pallotta G, Vespe M, Bryan K. Vessel Pattern Knowledge Discovery from AIS Data: A Framework
for Anomaly Detection and Route Prediction[J]. Entropy, 2013, 15(6):2218-2245.
[5]Jain A K, Dubes R C. Algorithms for clustering data[C]// Prentice-Hall, Inc. 1988.
[6]Griffié J, Shannon M, Bromley C L, et al. A Bayesian cluster analysis method for single-molecule
localization microscopy data[J]. Nature Protocols, 2016, 11(12):2499-2514.
[7]Goldsworthy B. Spatial and temporal allocation of ship exhaust emissions in Australian coastal waters
using AIS data: Analysis and treatment of data gaps[J]. Atmospheric Environment, 2017.
[8]申彦. 大规模数据集高效数据挖掘算法研究[D].江苏大学,2013.
[9]白雪. 聚类分析中的相似性度量及其应用研究[D].北京交通大学,2012.
[10]江俊文. 轨迹数据的压缩技术和系统实现[D].华东师范大学,2016

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