论文标题

繁忙水域船舶轨迹数据挖掘及异常行为识别研究

学科专业

交通信息工程及控制

学院

航运学院

答辩人

李欢欢

导师

刘敬贤教授

答辩时间

2020年1月16日上午9:00

答辩地点

航运学院会议室(航海楼5-3009)

简介

论文以繁忙水域船舶轨迹为研究对象,分别提出了船舶轨迹自动压缩模型、船舶轨迹自适应距离度量模型、船舶轨迹自适应聚类模型和船舶异常识别模型,以四个模型为研究主线,通过船舶轨迹数据可视化分析、关键特征提取分析、轨迹距离度量分析、轨迹降维分析、密度聚类分析及船舶异常识别分析形成了船舶轨迹数据挖掘及异常识别的系统理论与方法,揭示船舶轨迹内在特征和船舶行为模式信息。

船舶轨迹自动压缩模型、船舶轨迹自适应相似性度量模型、船舶轨迹自动聚类模型和船舶异常识别模型的研究,丰富和完善了船舶轨迹数据挖掘和异常识别的理论与技术。船舶轨迹自动压缩模型能够更有效的提取船舶轨迹关键信息,减少了数据量存储内存、降低了计算时间。船舶轨迹自适应度量模型能够更全面准确地反映船舶轨迹内在特征对应关系,减小了相似轨迹之间的距离,增加了轨迹之间的相似性。船舶轨迹自动聚类模型能够挖掘船舶轨迹内在模式信息和习惯航路,实现了轨迹自动聚类,消除了人为干预的影响。船舶轨迹异常识别模型兼顾了自动压缩模型、自适应相似性度量模型和自动聚类模型,从本质上揭示了船舶轨迹的行为特征、模式信息和异常行为,研究成果对于水上交通智能化发展和安全保障具有重要的技术支撑和应用价值。

答辩委员会
主席
邹早建上海交通大学教授 博士研究生导师
委员
熊盛武武汉理工大学教授 博士研究生导师
  刘克中武汉理工大学教授 博士研究生导师
  徐言民武汉理工大学教授 博士研究生导师
  刘文武汉理工大学副教授 博士研究生导师
秘书
齐乐武汉理工大学讲 师(博士)