多算法结合的船舶交通流框架提取

摘要

为提高船舶进出交通流密集区域的安全性、解决数据挖掘不充分的问题,基于AIS数据,将多种算法相结合,提出一种多元化的船舶交通流框架提取方法.利用Douglas-Peucker压缩算法和航迹交会算法分别提取交通流中的船舶转向点和航迹交会点.利用密度聚类算法对包括船位点在内的3种特征点进行数据挖掘,提取出更有代表性的特征点.将3种特征点进行加权融合,得到新的多元特征点,以点的大小表示其重要程度,最终生成某水域的船舶交通流框架.实验结果表明,通过以上方法能够获得老铁山水道附近水域船舶交通流框架.该框架融合了多种航迹特征点,能够显示附近水域的重要航迹分布,充分体现船舶交通流的总体态势和密集区域;该框架从统计学角度凝结了该水域船舶行驶的习惯航线,这些航线具有较好的适航度,既可用于航路规划,还能为海事部门选取推荐航道提供参考.