基于改进谱聚类算法的AIS数据挖掘研究及应用

来源 :大连海事大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:haoaini0413
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AIS大数据中蕴含着大量的隐藏在数据当中的无法直接依靠单一设备获取到的重要信息。现阶段航海领域对AIS数据挖掘工作尚处在一个浅层次挖掘的阶段,对于AIS数据的挖掘不够充分,忽视了船舶交通流之间的关联因素,对复杂数据信息的利用率较低。目前对于船舶AIS数据的挖掘重点主要集中在船舶位置信息在不同港口空间位置的宏观表现,对于轨迹时间等因素还处于辅助决策信息的环节,对船舶AIS数据没有做到充分挖掘及合理的应用,对这一类的研究还有待探索与创新。本文综合考虑了 AIS数据表征船舶运动状态的特性,采用基于改进谱聚类算法的数据挖掘方法进行船舶轨迹聚类以及航迹的预测,具体内容主要包括以下几点:(1)在船舶轨迹预处理阶段对AIS数据进行压缩处理,采用改进Sliding Window算法的数据压缩方式,结合AIS数据特点,加入船舶航向作为压缩变量参数之一,改变以往单纯使用经纬度变量造成的不符合航海实际、压缩不合理等情况,提高数据挖掘的精度和速度,降低AIS轨迹数据的内存。(2)结合谱聚类算法特性得出较为合理的算法复杂度及时间复杂度,改善传统聚类方法过度依赖参数导致出现陷入局部最优的情况,为船舶挖掘有效信息提供支持。(3)改进DTW距离使轨迹间的对比结果不因轨迹长度的不一致受到影响;在k-means聚类算法环节,借鉴DBSCAN聚类算法中密度聚类的优势,采用点集密度的思想,选取密度峰值点,改善单纯k-means算法容易陷入局部最优的弊端。(4)应用改进的谱聚类算法,以天津港AIS数据作为样本数据进行实验验证,得出轨迹聚类结果并能准确提取和划分某水域主要航迹段,为航路辨识等提供理论支持。(5)应用GRU神经网络,对船舶航迹进行预测。该算法在时间复杂度及计算复杂度上均有良好表现。通过神经网络的辅助功能,可反向验证船舶聚类轨迹等一系列数据挖掘结果。
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