基于非负矩阵分解方法的海上交通特征

摘要

船载船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据属于典型的时空数据,其所包含的船舶空间、时间和其他维度属性数据中蕴含着大量潜在特征.对海量的AIS数据进行联合聚类分析,利用时空数据间的隐含关系分析并提取出海上交通特征.对研究的数据集进行数据清洗;提取有用的船载AIS数据,对时间、空间和其他属性数据进行切片化标记;选择目标属性数据形成原始矩阵;对原始矩阵进行稀疏约束下的非负矩阵分解,获得时空数据联合聚类的结果,并结合实际进行分析.结果表明:该方法可挖掘出研究水域的船舶行为模式,分析船舶的运动规律,为水上交通安全监管和海上安全保障相关研究提供一种新思路.