基于网络化密度聚类的船舶停泊点数据挖掘.pdf

在港口行业中，提高船舶通航安全性和效率是关键问题之一。随着国际贸易量的增长和世界经济的全球化，港口行业快速发展，因此加强港口水域船舶通航安全建设成为迫切需求。本文的研究主要集中在利用数据挖掘技术，对全球六大港口水域的船舶停泊点信息进行深入分析，目的是为了提高船舶的安全通航并为港口行业持续、健康发展提供支持。 为实现这一目标，本文选取了大连港、天津港、青岛港、德国罗斯托克港、巴西桑托斯港和荷兰格罗宁根港这六个具有代表性的全球港口作为研究对象。通过对这些港口水域的船舶自动识别系统（AIS）数据进行挖掘，以获取船舶在各港口的停泊行为规律。 数据挖掘技术的应用需要依赖于有效的数据处理和分析工具。在本研究中，Hive数据仓库和R语言平台被用于数据的存储和处理。Hive提供了数据仓库架构，而R语言则提供了强大的数据处理和统计分析功能。研究使用了网格化DBSCAN算法进行数据挖掘，该算法是一种基于密度的空间聚类算法，能够识别出被低密度区域包围的高密度区域。在此基础上，研究结合了网格划分方法，降低噪声，提高聚类效率和准确度。 通过上述方法，本研究实现了对六大港口的船舶停泊点位置、面积等信息的提取。研究结果表明，利用网格化DBSCAN算法进行数据挖掘，能够有效地获取船舶停泊行为规律，并且通过与历史数据的对比，验证了实时可视化停泊点位置与历史数据挖掘结果的一致性。这一发现不仅有助于保障港口水域船舶的安全通航，而且为船舶交通管理系统智能化建设提供了重要参考。 在研究过程中，对AIS数据进行预处理是十分必要的。从Hive数据仓库中导出指定时间段内的数据，并使用R语言平台进行数据清理，包括去除重复和异常数据。利用船舶在停泊点附近船速趋于零的特征，筛选出船速等于零的AIS观测数据。通过预处理，研究提高了数据利用率和算法运行效率。 根据研究的描述，船舶停泊点包括港口和锚地。港口是船舶安全往来的重要运输枢纽，起着促进国际贸易和运输系统的重要作用；而锚地是船舶在停靠泊位前的候泊场所，其大小在一定程度上影响着船舶通航安全。对六大港口水域经纬度范围的研究分析，为后续的停泊点数据挖掘提供了基础地理信息。 总体而言，本研究对港口行业具有重要的参考价值。通过AIS数据和网格化DBSCAN算法相结合的方法，不仅能够帮助港口管理者对船舶停泊行为进行有效监控和管理，而且为智能船舶交通管理系统的设计和实施提供了理论和实践上的依据。随着港口行业的不断进步，这种基于数据挖掘技术的分析方法将变得越来越重要，对于提升整个行业的安全和效率具有关键意义。